Les microcontrôleurs apprennent avec l'IA de Cartesiam

26 mars 2020 //Par D. Cardon
Les microcontrôleurs apprennent avec l'IA de Cartesiam
NanoEdge AI Studio de Cartesiam, est le premier environnement de développement permettant de rendre les objets conscients de leur état. La start-up française offre au microcontrôleur l’accès à une IA auto-apprenante, frugale en donnée, en énergie et en coût.

Le microcontrôleur est l'un des circuits intégrés les moins couteux et les plus répandus. Ilks sont fabriqués à plusieurs milliards d'unité par an et leur programmation est parfaitement maîtrisée par les développeurs. Grâce à ces circuits, l'intelligence et l'analyse des données se font au plus près des objets connectés, pour une plus grande confidentialité des données. Plus besoin de faire appel au Cloud.

Avec NanoEdge AI Studio, Cartesiam, l'éditeur de logiciels spécialisés dans l'IA propose une solution innovante qui permet aux entreprises d'intégrer facilement, rapidement et à moindre coût des capacités d'apprentissage dans tous les objets, qu'ils soient destinés au grand public, à l'automobile, aux machines industrielles et aux secteurs de pointe, comme l'aéronautique et le militaire.

ça s'adresse à qui ?

NanoEdge AI Studio est un Environnement de Développement Intégré (IDE) qui s'adresse aux développeurs et aux "data scientists". Il fonctionne sous Windows ou Linux, sur le poste du développeur, de telle sorte qu'aucune donnée n’est transmise en dehors du PC. L'apprentissage du microcontrôleur est ainsi confiné. Cette solution permet de développer une librairie de Machine Learning spécifique à chaque objet et directement intégrable dans le programme principal du microcontrôleur. Elle confère à ce dernier des capacités d’apprentissage et d’inférence non supervisés. Cet outil complémentaire aux environnements de développement d’IA traditionnels (TensorFlow, Keras, caffe, etc..) permet de répondre rapidement aux problématiques d’IA embarquée. Il supprime les barrières traditionnelles d’entrée à l’IA comme la constitution laborieuse d’un jeu de données représentatif du phénomène à observer ou la disponibilité de "Data Scientists",


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