L’intelligence artificielle progresse à grande vitesse. Les modèles deviennent plus performants, mais aussi plus volumineux et plus exigeants en ressources.
Pour les applications embarquées, cette évolution crée un paradoxe : comment intégrer davantage d’intelligence dans des systèmes disposant d’une énergie, d’une mémoire et d’une puissance de calcul limitées ?
C’est précisément le défi auquel répond Microchip avec son nouveau SDK VectorBlox 3.0.

L’intelligence artificielle sort du cloud

Les équipements modernes doivent de plus en plus analyser les données là où elles sont produites.
Capteurs industriels, satellites, équipements de défense ou systèmes autonomes ne peuvent pas toujours dépendre d’une connexion permanente à une infrastructure distante. Ils ont besoin d’exécuter leurs algorithmes localement et de prendre des décisions en temps réel.
Cette évolution explique l’essor rapide de l’Edge AI.

Pourquoi tous les calculs ne sont pas indispensables

La plupart des modèles de réseaux neuronaux réalisent d’innombrables opérations qui n’apportent parfois qu’une contribution limitée au résultat final.
Les techniques de parcimonie cherchent à identifier ces calculs inutiles et à les éliminer. En réduisant le travail effectué par le processeur ou l’accélérateur, les systèmes gagnent en rapidité tout en consommant moins d’énergie.
L’intelligence artificielle devient ainsi plus efficace sans perdre en précision.

Des FPGA conçus pour les environnements exigeants

Les FPGA occupent une place particulière dans le monde de l’embarqué.
Leur capacité à s’adapter à différents algorithmes et à évoluer au fil du temps les rend particulièrement attractifs pour les applications critiques. Lorsqu’ils sont associés à des accélérateurs d’IA optimisés, ils permettent de traiter localement des flux de données complexes tout en maîtrisant la consommation énergétique.
Cette flexibilité constitue un atout majeur dans de nombreux secteurs.

L’espace comme laboratoire de l’Edge AI

Les satellites figurent parmi les plateformes les plus exigeantes pour l’intelligence artificielle.
Ils doivent fonctionner avec une énergie limitée, résister aux radiations et prendre des décisions sans intervention immédiate depuis le sol. L’analyse embarquée des données devient donc un moyen efficace d’améliorer leur autonomie et leurs performances opérationnelles.
L’IA embarquée contribue ainsi à transformer progressivement les systèmes spatiaux.

Une nouvelle génération de systèmes autonomes

Qu’il s’agisse d’un drone, d’un véhicule autonome, d’une plateforme industrielle ou d’un satellite, l’objectif reste le même : comprendre son environnement et agir rapidement.
Pour atteindre ce niveau d’autonomie, les systèmes doivent disposer d’algorithmes performants mais également de plateformes matérielles capables de les exécuter efficacement. Les outils de développement jouent alors un rôle déterminant dans la réussite des projets.
C’est précisément la philosophie poursuivie par VectorBlox 3.0.

Si vous développez des applications d’IA embarquée, cette innovation montre que les futures architectures Edge devront réduire les calculs inutiles, optimiser la consommation énergétique et accélérer l’inférence sur FPGA, afin de permettre le déploiement de systèmes toujours plus intelligents dans les environnements les plus contraints.

Microchip Technology Inc.