La société d'origine australienne BrainChip, qui a développé sous forme d’IP un processeur neuromorphique 100% numérique censé instiller de l’intelligence artificielle (IA) dans les puces-systèmes SoC en périphérie de réseau (edge), et ce à des niveaux de performances et de consommation difficiles à atteindre par d’autres approches, annonce la disponibilité de la deuxième génération de sa plate-forme Akida pour le troisième trimestre 2023. A la clé : un traitement 8 bits efficace qui, selon la société, ouvre la voie à des fonctionnalités avancées telles que les convolutions dans le domaine temporel et l'accélération des transformateurs de vision (Vision Transformers) qui visent à offrir un niveau de performance sans précédent dans les produits edge consommant moins de 1 W. Des fonctionnalités qui seront en mesure de donner à ces produits des capacités de cognition, au-delà donc de la « simple » perception.

Dans le détail, la deuxième génération de la plate-forme Akida intègre désormais des convolutions spatiotemporelles de type TENN (Temporal Event-based Neural Networks), une nouvelle classe de réseaux de neurones qui se distinguent par leur légèreté et leur efficacité dans l’usage de ressources et qui sont particulièrement bien adaptés aux besoins des applications où il faut traiter en continu des données brutes contenant des informations temporelles importantes. A l’instar de l'analyse vidéo, le suivi de cibles, la classification audio, l'analyse des IRM et des tomodensitogrammes pour la prédiction de signes vitaux, ou encore l'analyse de séries chronologiques utilisées dans la maintenance prédictive.

Selon BrainChip, de telles capacités sont indispensables dans des domaines comme l’industriel, l’automobile, la santé numérique, la maison et la ville intelligentes.

Les TENN permettraient ainsi des implémentations sur silicium plus simples du fait qu’ils peuvent consommer des données brutes directement à partir des signaux récupérés par les capteurs. Ce qui, ajoute BrainChip, réduit considérablement la taille des modèles et le nombre d’opérations à effectuer, tout en maintenant une très grande précision.

L’autre ajout important à la deuxième génération de la plate-forme Akida est l'accélération des transformeurs de vision (ViT), des réseaux de neurones pour périphérie de réseau qui se sont avérés extrêmement performants sur diverses tâches de vision artificielle, telles que la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation sémantique. Ce type d’accélération, associée à la capacité de la plate-forme Akida à traiter plusieurs couches simultanément et à prendre en charge des connexions résiduelles ou saute-couche (skip connections), lui permet de gérer elle-même l'exécution de réseaux complexes comme ResNet-50 entièrement dans le processeur neuronal sans intervention du CPU hôte, ce qui minimise la charge système globale, affirme la société.

Parmi les produits particulièrement ciblés par la 2^e génération de la plate-forme Akida, BrainChip cite des dispositifs compacts et sécurisés comme les appareils auditifs ou portés sur soi, qui acceptent une entrée pour données audio brutes, ou encore les dispositifs de santé aptes à surveiller les fréquences cardiaques et respiratoires et d'autres signes vitaux et qui ne consomment que quelques microwatts. La société a également en ligne de mire les solutions de vision à résolution HD fonctionnant sur batterie ou sans ventilateur pour des applications de surveillance et de gestion de la production industrielle.

« Nous constatons une demande croissante pour une intelligence temps réel embarquée dans des applications IA alimentées par nos mictrocontrôleurs et la nécessité de rendre les capteurs plus intelligents dans les équipements industriels et IoT, note Roger Wendelken, vice-président de l’entité IoT et Infrastructure de Renesas. Nous avons acquis une licence des processeurs neuronaux Akida en raison de leur approche neuromorphique unique qui apporte une accélération ultra-efficace aux modèles IA actuellement les plus répandus en périphérie de réseau. Avec l'ajout de convolutions temporelles évoluées et d’accélérateurs de transformateurs de vision, nous anticipons le fait que les microcontrôleurs basse consommation vont révolutionner la vision, la perception et les applications prédictives dans une grande variété de marchés tels que l'IoT industriel et grand public et les soins de santé personnalisés, pour n'en nommer que quelques-uns. »

« La nouvelle génération de la plate-forme Akida permet aux concepteurs et aux développeurs de réaliser des choses qui n'étaient pas possibles auparavant dans un appareil de type edge à faible consommation, renchérit Sean Hehir, le CEO de BrainChip. En offrant des capacités d’apprentissage et d’inférence à partir de données brutes issues de capteurs, ce qui élimine le besoin d’un prétraitement du signal numérique, nous franchissons une étape importante vers la fourniture d'une expérience Edge AI indépendante du cloud. »

Afin de simplifier le développement, l’optimisation et le déploiement de solutions et de services IA, BrainChip propose en outre un moteur d'exécution efficace qui gère de manière autonome les accélérations des modèles de manière transparente pour le développeur, ainsi que le logiciel MetaTF que les développeurs peuvent utiliser avec leur framework IA préféré, comme TensorFlow/Keras, ou avec une plateforme de développement IA telle que celle proposée par Edge Impulse.

Parmi ses partenaires technologiques, BrainChip compte des sociétés comme Arm, Intel, Prophesee et SiFive, auxquels s’ajoutent dans le domaine du développement IA/ML Ai Labs, Edge Impulse, Emotion3D et nViso.

A noter que l'IP Akida de 2^e génération sera proposée en trois classes de produits. L'IP Akida-E, extrêmement économe en énergie, ciblera un fonctionnement toujours très proche des capteurs ou pourra être intégrée au sein de capteurs. L'IP Akida-S pourra être embarquée dans un microcontrôleur ou d'autres plates-formes à usage général utilisées dans une grande variété d'applications liées aux capteurs. Enfin l'IP Akida-P ciblera les configurations de milieu à haut de gamme avec transformateurs de vision en option pour des performances très élevées tout en restant éco-efficaces.

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