La startup IA française Cartesiam signe Bosch

13 décembre 2020 //Par A Delapalisse
La startup IA française Cartesiam signe Bosch
Cartesiam une startup française IA Edge a lancé un outil pour ajouter des bibliothèques de classification à son IA d'apprentissage automatique dans les microcontrôleurs ARM

La startup française d'IA embarquée Cartesiam a développé un outil pour ajouter une classification d'apprentissage automatique sur de petits microcontrôleurs utilisés sur une carte de capteur par Bosch.

«Edge AI est énorme, c’est comme un tsunami», a déclaré Joël Rubino, PDG et cofondateur de Cartesiam, parlant à eeNews Europe. «Nous avons commencé en 2016 avec cette idée qu'il y a des milliards de machines qui génèrent des données et nous devons écouter ces données avec une approche différente, non pas pour les diffuser vers le cloud, mais pour nous concentrer sur le traitement local "Edge".»

La première version de l'outil NanoEdge AI Studio, lancée en février 2020, permet la détection d'anomalies sur les microcontrôleurs de type ARM Cortex-M 32 bits tels que ceux de STMicroelectronics, Microchip et Renesas. L'outil fournit la sélection, l'optimisation et la quantification d'algorithmes pour créer la bibliothèque dans environ 4 Ko qui signale une anomalie dans un signal. Ceci est destiné à la maintenance préventive.

NANOEDGE AI STUDIO OPTIMIZED FOR THE STM32 DEV BOARDS

«Les géants de la technologie actifs dans le cloud sont tous intéressés par "Edge", non pas pour un fonctionnement edge, mais pour capturer des données edge et les envoyer dans le cloud», a déclaré Rubino. «Nous avons commencé avec l'idée que notre terrain de jeu est le microcontrôleur, nous avons donc embauché des docteurs en apprentissage automatique et en traitement du signal pour réécrire les algorithmes de ML et de traitement du signal à exécuter dans un microcontrôleur. Cela a demandé beaucoup de travail pour tester cela dans des environnements réels, mais la V1 était mathématiquement correcte et a été éprouvée industriellement », a-t-il déclaré.

La deuxième version permet désormais de créer une bibliothèque de classification pour identifier la source de l'anomalie à partir des données d'apprentissage. Ceci est construit sur un PC sans utiliser le cloud et est incorporé en tant que bibliothèque dans un micrologiciel dans une conception d'IA edge.


Vous êtes certain ?

Si vous désactivez les cookies, vous ne pouvez plus naviguer sur le site.

Vous allez être rediriger vers Google.