[EMBEDDED WORLD] Les organisateurs du salon Embedded World 2022 ont décerné hier 21 juin leurs traditionnels trophées qui, cette année, mettent en valeur des solutions innovantes dans les domaines des architectures matérielles, du logiciel, des systèmes de vision embarqués, des outils, et de la sécurité et la sûreté de fonctionnement. Un groupe de start-up prometteuses ont également été mises en valeur lors de la remise des prix.

Catégorie Vision embarquée. C’est la société française GrAI Matter Labs qui a séduit le jury avec sa puce Life-Ready AI qui apporte une architecture de calcul de flux de données intelligente, basée sur les événements et combinant les principes des systèmes biologiques, du "traitement proche de la mémoire" et des cœurs de calcul massivement parallèles. Au sein de l'architecture NeuronFlow, l'exécution d'une opération neuronale ne se produit que lorsque de nouvelles données arrivent, et si ces données contiennent des changements suffisamment significatifs par rapport à l'instance temporelle précédente. De fait, cette approche élimine les calculs inutiles, entraînant une consommation d'énergie significativement réduite.

Catégorie Matériel. C’est la société NXP qui a remporté les suffrages avec ses tout nouveaux processeurs temps réel S32 RT, destinés aux applications automobiles, et annoncés lors du salon Embedded World 2022. Fabriqués en technologie FinFET 16 nm, ils procurent les avantages classiques d’un microcontrôleur, mais avec des performances, une intégration et une extension de mémoire supérieures. Ces circuits s’insèrent entre les microcontrôleurs S32K et les processeurs réseau S32G de la société dans le cadre de sa plate-forme matérielle S32, et fournissent le traitement haute performance nécessaire pour le contrôle du véhicule, les passerelles embarquées et le traitement de la sécurité.

Catégorie Logiciel. STMicroelectronics a été remarqué par le jury pour sa solution NanoEdge AI Studio, un générateur de bibliothèques d'apprentissage automatique qui permet à quiconque de bénéficier des capacités de l'IA, un domaine auparavant réservé aux experts. Cet outil logiciel, issu du savoir-faire du français Cartesiam racheté par ST en 2021, permet aux utilisateurs de développer facilement une solution reposant sur des algorithmes d’apprentissage automatique, y compris sur des systèmes architecturés autour d’un microcontrôleur comme le STM32. Dans sa dernière version, NanoEdge AI Studio a élargi sa portée pour devenir plus universel en intégrant le support des capteurs inertiels de ST dotés d’une unité de traitement intégrée.

Catégorie Outils. Le jury a choisi cette année l’outil CEDARtools d'Accemic Technologies, une technologie d'observation en direct, en continu et non intrusive des systèmes embarqués qui analyse le code sans l'influencer. L’outil apporte notamment la notion de couverture de code sans instrumentation, même à des niveaux de test fonctionnels élevés, et mesure le comportement d’un code en matière de synchronisation temporelle. CEDARtools traite le flux de données de trace multigigabit produit par la plupart des processeurs standard de l'industrie tels que les processeurs Arm Cortex-A, Infineon Aurix, NXP QorIQ/Layerscape et Intel Atom à travers des interfaces de trace série à haut débit. D’un point de vue technologique, l’outil s’appuie sur une électronique spécifique fondée sur un FPGA pour l'observation en temps réel des processeurs à travers le traitement des données de trace, et sur des logiciels d'analyse non intrusive en direct du code.

Catégorie “Safety and Security". CodeClinic a séduit cette année le jury dans cette nouvelle catégorie, avec sa solution Traci, une matrice de traçabilité innovante qui identifie les lacunes dans la conception et la vérification des exigences telles que définies par les normes comme l’ISO 22839 et 21434. Le moteur de traçabilité de Traci comprend une visualisation multidomaine des lacunes détectées, une analyse d'impact, des mesures et des rapports. L'analyse montre l'impact des changements de code, et l'outil fournit une analyse de l'architecture logicielle et de sa mise en œuvre. Les résultats montrent comment les exigences sont interdépendantes, avec une visualisation sous forme de cellules vides au sein de la matrice de traçabilité, cellules qui signalent des violations de conformité. Traci peut être intégré à un flot de développement DevOps pour évaluer la traçabilité et produire automatiquement un rapport qui démontre la cohérence et l'exhaustivité de la conformité du code.

Catégorie Start-up. Cette année, le jury a préféré primer trois start-up plutôt qu’une, avec pour chacune d’entre elles la remise d’un chèque pour les soutenir dans leur développement.

Ainsi, Dolphin Design - avec son accélérateur Edge AI/ML (NPU) TinyRAPTOR, une unité de traitement neuronal (NPU) économe en énergie et fournie sur forme d’IP - reçoit 20 000 euros. Cette technologie traite des applications TinyML avec des éléments de traitement unitaires dotés de jeux d'instructions spécifiques pour permettre une fonction de calcul unique proche de la mémoire. Une approche qui autorise un pré- et post-traitement des réseaux de neurones gérés directement dans l'accélérateur sans avoir besoin d'un noyau externe, offrant une flexibilité au niveau logiciel supérieure à l'approchee lié à une matrice MAC.

De son côté BG Networks avec son outil d'automatisation de la sécurité (BGN-SAT) reçoit un forfait média d'une valeur de 15 000 euros. Cet outil aide les ingénieurs en logiciels embarqués à améliorer rapidement la sécurité en tirant parti des fonctionnalités de sécurité intégrées au silicium dans leurs conceptions IoT. BGN-SAT est utilisé pour définir un profil de sécurité aligné sur les besoins de cybersécurité d'un appareil embarqué et mettre en œuvre automatiquement une solution personnalisée. En d’autres termes, il s’agit d’une plate-forme logicielle low-code pour développer rapidement des contrôles de sécurité de base et maintenir des conceptions IoT sécurisées (à travers un démarrage sécurisé, un chiffrement, une authentification et des mises à jour logicielles sécurisées).

Enfin, A-China Semiconductor, avec son microcontrôleur 32 bits MCU007 doté d’une fonction de sécurité de type PUF, se voit offrir un pack média d'une valeur de 10 000 euros. Le MCU007 intègre donc une fonction physique non clonable (PUF) qui met à profit les petites variations physiques qui se produisent naturellement lors de la fabrication des semi-conducteurs, et qui sont imprévisibles, non clonables, aléatoires et fiables. Les applications incluent la protection du micrologiciel, des clés intelligentes, l'authentification IoT, l'octroi de licences, le marquage, la correspondance avec la technologie blockchain et de nombreuses autres applications comme les NFT et la cryptomonnaie.