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Cartesiam, un éditeur de logiciel spécialisé dans le Machine Learning pour systèmes embarqués, annonce aujourd’hui dans la cadre du salon "Embedded World" à Nuremberg, la disponibilité immédiate de NanoEdge™ AI Studio, le premier environnement de développement intégré (IDE) qui permet l’apprentissage et l’inférence directement sur les microcontrôleurs Arm® Cortex® M. Ces microcontrôleurs à faible puissance et à faible coût de ARM sont intégrés dans des milliards d’appareils dans le monde. Grâce à NanoEdge™ AI Studio, l’Internet of Things devient l’Intelligence of Things.

NanoEdge™ AI Studio permet aux développeurs de solutions utilisant des microcontrôleurs d’intégrer rapidement, facilement et à faible coût, des capacités de Machine Learning directement dans leurs objets quotidiens (machines industrielles, IoT, automobile, électroménager...).

Jusqu’à présent, la mise en œuvre de l’IA dans les dispositifs embarqués était un processus complexe nécessitant l’expertise de Data Scientists, une ressource rare sur le marché, des jeux de données complexes à constituer et une infrastructure matérielle spécialisée et onéreuse.

« NanoEdge™ Studio AI de Cartesiam permet une approche radicalement différente » déclare Joël Rubino, CEO et co-fondateur, Cartesiam. « Il permet à tout développeur embarqué de créer rapidement une bibliothèque de Machine Learning spécifique à chaque capteur et d’exécuter l’apprentissage et l’inférence dans le microcontrôleur, à l’endroit même où le signal se transforme en données. C’est la seule solution actuellement disponible qui permet de faire fonctionner à la fois l’apprentissage machine et l’inférence directement dans un microcontrôleur ». Il poursuit « NanoEdge™ AI Studio a été testé et déployé avec succès dans un grand nombre d’entreprises européennes et plus récemment américaines. ».

Un studio de développement de Machine Learning pour les non-experts

NanoEdge™ AI Studio supprime les barrières traditionnelles de l’IA. Il est conçu pour les entreprises qui ne disposent pas de ressources expertes en Machine Learning ou qui souhaitent fournir à leurs Data Scientists un outil complémentaire, adapté aux environnements embarqués. NanoEdge™ AI Studio transforme les capteurs passifs en agents autonomes capables de s’auto-surveiller.

« Imaginez un climatiseur capable de détecter que son filtre doit être changé ou un escalator capable d’appeler sa propre maintenance préventive », explique Joël Rubino. « Avec les capacités de création et d’innovation de nos clients, il n’y a pas de limites au développement de solutions innovantes basées sur NanoEdge™ AI Studio ».

Fiche technique :

 NanoEdge™ AI Studio fonctionne de manière autonome sur la station de travail du développeur sous Windows ou Linux. Ainsi, aucune donnée n’est transmise en dehors de l’environnement du client.

 Une fois que le développeur a décrit l’environnement ciblé (type de microcontrôleur, mémoire allouée, type de sensor...) NanoEdge™ AI Studio teste, optimise et génère automatiquement la meilleure combinaison algorithmique parmi plus de cinq cents millions de combinaisons possibles.

 L’algorithme sélectionné est fourni sous la forme d’une bibliothèque C facilement intégrable dans le microcontrôleur.

 La plupart des bibliothèques nécessitent entre 4 et 16 kbits de RAM, ce qui rend ces algorithmes d’IA optimisés pour l’industrie.

 L’apprentissage non supervisé, l’inférence et la prédiction se font sur l’appareil, dans l’Edge.

Venanzio Ferraro, Medium Voltage Offer Senior Principal Architect, Schneider Electric affirme : « L’innovation est au cœur de la stratégie de Schneider Electric pour accélérer la transformation digitale dans un monde toujours plus électrique. Intégrer de l’Intelligence artificielle dans nos équipements, directement là où un signal devient une donnée, nous permet d’assurer une meilleure connaissance du fonctionnement de nos équipements tout au long de leur durée de vie et de fournir une meilleure qualité de service à nos clients. Nous avons utilisé les librairies de Machine Learning développées avec NanoEdge™ AI Studio de Cartesiam et avons pu anticiper, grâce à cette IA embarquée, des comportements jusque-là difficiles à détecter. Une IA simple à mettre en œuvre et directement intégrée au cœur de nos équipements est une importante valeur ajoutée dans les évolutions futures. ».

Alain Beltrando, Responsable Digitalisation des Services, Naval Group explique : « Dans le cadre de sa politique de Maintenance pour l’industrie 4.0, Naval Group s’associe à Cartesiam pour doter ses équipes de la technologie NanoEdge™ AI Studio et ainsi répondre aux nouveaux défis de la maintenance navale. Cette innovation permet de capturer et d’analyser directement à la source les données générées par les équipements embarqués. ».

Stéphane Klajzyngier, Directeur Général, LACROIX Electronics déclare : « LACROIX Electronics s’inscrit dans le domaine de l’IoT industriel comme fournisseur de solutions technologiques. Avec NanoEdge™ AI Studio de Cartesiam, nous avons expérimenté une solution de maintenance prédictive sur nos sites de production très prometteuse. Notre objectif était notamment d’optimiser la maintenance des fours de refusion. Grâce à cette expertise, LACROIX Electronics peut proposer à ses clients une solution variée de capteurs à base d’intelligence artificielle embarquée s’appuyant sur la technologie de Cartesiam. ».

Ricardo De Sa Earp, Directeur Général de la division Microcontrôleurs de STMicroelectronics conclut : « Le portefeuille de capteurs et de microcontrôleurs STM32 de STMicroelectronics couvre un large éventail d’applications, des systèmes industriels aux solutions domestiques connectées et aux appareils électroménagers en passant par les infrastructures intelligentes. Ces composants sont capables d’exécuter des techniques d’apprentissage automatique à différents niveaux, par exemple la détection d’un simple tapotement ou la surveillance de vibrations ultra-basse consommation, jusqu’à la classification simultanée d’images et de sons. Les techniques non supervisées mises en œuvre par Cartesiam sont complémentaires à l’offre de ST : elles sont tout particulièrement adaptées à la détection d’anomalies. Dans ce type d’applications, nos clients souhaitent surveiller des évènements qui sont difficilement prévisibles ou n’ont pas encore été observés. C’est ce qui rend cette solution adaptée à de réels cas d’usage de nos clients. ».

http://www.cartesiam.ai/