Créée en 2015, la jeune société américaine Aspinity, qui se définit comme un pionnier des semi-conducteurs neuromorphiques analogiques, annonce avoir bouclé une levée de fonds de série B auprès de ses investisseurs historiques (Anzu Partners, Birchmere Ventures, Mountain State Capital et Riverfront Ventures) et d’un nouvel investisseur stratégique, en l’occurrence la société coréenne Unitrontech. Ce distributeur de semi-conducteurs pour l’automobile est présenté comme un partenaire clé de plusieurs constructeurs et équipementiers automobiles majeurs.

Aspinity, qui a réussi à lever 19 millions de dollars depuis sa création, exploite un type d'apprentissage automatique (ML) activé par des technologies de circuits analogiques propriétaires pour améliorer considérablement l’autonomie d’objets électroniques "intelligents" toujours actifs qui sondent en temps réel leur environnement dans l’attente d’un événement déclencheur de type acoustique, vibratoire, etc. La a start-up a développé une plate-forme du nom de Ramp (Reconfigurable Analog Modular Processor) qui intègre l’apprentissage automatique dans un processeur analogique capable de détecter et de classifier des événements (tels que la voix, une alarme ou une variation de fréquence ou de magnitude de vibration) à partir du bruit ambiant et ce avant même que les données ne soient numérisées.

Le premier produit d’Aspinity, le cœur d'apprentissage automatique analogique AML100, offrirait des économies d'énergie substantielles au niveau système en déplaçant la charge de travail ML vers l'analogique à ultrabasse consommation, là où la puce peut déterminer la pertinence des données avec un degré élevé de précision et pour une consommation proche de zéro. Dans ce cadre, l'AML100 maintient le microcontrôleur hôte et les autres processeurs numériques en veille jusqu'à ce que des données significatives soient détectées.

La puce, programmable par logiciel, peut répondre à de nombreuses applications d'inférence différentes grâce au kit de développement logiciel Python d'Aspinity qui permet le développement, les tests et la vérification des modèles d'apprentissage automatique analogiques.

Dans le cadre de leur partenariat, Aspinity et Unitrontech se sont engagés à fournir des solutions IA intégrées ou de seconde monte ultrasobres sur le marché automobile. Cela pourra être une caméra de tableau de bord toujours active qui exploite la fusion de capteurs et l'IA pour détecter et enregistrer uniquement les événements importants pour le propriétaire du véhicule (en ignorant donc les sons ou vibrations externes et non liés à la voiture). Dans cette application, l'AML100 pourra être programmé pour détecter les impacts et les intrusions en général ou pour détecter des perturbations spécifiques telles que le bris de glace.

« Notre partenariat stratégique avec Aspinity renforce notre engagement à fournir les solutions les plus innovantes à nos clients du secteur automobile, indique Richard NamKoong, le CEO d'Unitrontech. Les dispositifs de surveillance automobile, tels que les dashcams, gagnent du terrain sur le marché automobile, et nous devons être capables de détecter, collecter et traiter les données dans les véhicules sans surveillance sans mettre la batterie à plat. D’où l’intérêt de combiner la technologie d’apprentissage automatique analogique d’Aspinity et notre expertise en solutions automobiles. »

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