La société américaine d’origine australienne BrainChip, qui a développé sous le nom d’Akida un processeur neuromorphique pour périphérie de réseau (edge), a signé un accord technologique avec la start-up belge EDGX, créée en 2023 pour développer des systèmes spatiaux intelligents de rupture, afin de mettre au point des unités de traitement de données pour environnements très exigeants. Selon la jeune entreprise basée à Louvain, EDGX élabore actuellement une nouvelle génération de calculateurs spatiaux qui associent l'accélération classique de l’intelligence artificielle (IA) au traitement neuromorphique pour réduire la dissipation de puissance de l'IA embarquée, augmenter l'adaptabilité des charges utiles et ouvrir la voie à des capacités d'apprentissage autonomes embarquées au sein-même des satellites de nouvelle génération.

BrainChip, de son côté, a mis au point avec Akida un processeur IA dirigé par les événements 100% numérique qui utilise des principes neuromorphiques mimant le cerveau humain et qui analyse uniquement les données essentielles détectées au point d’acquisition. L’idée étant de traiter les données avec efficacité et précision, tout en limitant la consommation. Par ailleurs la puce Akida, qui peut aussi être mise en œuvre sous forme d’’un bloc d’IP dans une puce-système ou un circuit Asic, autorise l’apprentissage en local, indépendamment du cloud, ce qui, assure BrainChip, garantit une latence réduite et améliore la confidentialité et la sécurité des données.

« Nous avons bâti la feuille de route de la technologie Akida avec l’objectif de fournir un traitement autonome hautes performances à très faible consommation d'énergie ne nécessitant pas une connexion permanente avec le cloud, ce qui est essentiel pour les environnements contraints comme les satellites », précise Peter van der Made, fondateur et directeur technique de BrainChip.

EDGX et BrainChip ont acté leur collaboration en signant un protocole d'accord non contraignant lors de la conférence EDHPC de l'Agence spatiale européenne (ESA) qui s’est tenue du 2 au 6 octobre 2023 à Juan-les-Pins (France).

« Ce qui nous fascine le plus avec la technologie Akida, c'est sa capacité à fonctionner selon deux modes différents, indique Laurent Hili, ingénieur en microélectronique et traitement des données à l’ESA. D’un côté le processeur Akida peut exécuter des réseaux de neurones convolutifs (CNN) conventionnels, ce qui le rend compatible avec de nombreux réseaux CNN qui ont fait leurs preuves. Mais de l’autre, en mode de fonctionnement dirigé par les événements, il est en mesure de réduire la demande d’énergie de plusieurs ordres de grandeur. Sachant que la consommation est une notion primordiale dans l’environnement spatial, ce type de fonctionnement peut ouvrir la porte à un nouveau domaine de traitement dans l’espace pour réaliser des choses qui n’étaient pas possibles auparavant. »

A noter que, début octobre, BrainChip a annoncé la disponibilité en accès anticipé de la plate-forme Akida de seconde génération, utilisable dans des applications aussi diverses que la maison connectée, la ville intelligente, l’industriel et l’automobile, et conçue pour le traitement extrêmement éco-efficace de modèles de réseaux de neurones complexes sur les appareils de périphérie de réseau (edge).

Selon BrainChip, la prise en charge de valeurs de poids et de niveaux d’activation sur 8 bits, ainsi que de sauts de connexion à longue portée (long-range skip connections) étend ici la portée des modèles entièrement accélérés par les ressources matérielles de la plate-forme Akida. 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.

Cette technologie, combinée à l'accélération matérielle des modèles Vision Transformers (ViT), ouvre la voie à des appareils edge capables de traiter des applications avancées de vision et vidéo ne consommant, selon la société, que quelques milliwatts au niveau d’un capteur (quelques microwatts pour les applications audio ou similaires).

« Le traitement de l’IA générative et des grands modèles de langage LLM au niveau edge est essentiel à une connaissance situationnelle intelligente dans des secteurs verticaux allant de l'industrie manufacturière aux soins de santé en passant par la défense, indique Jean-Luc Chatelain, directeur général de Verax Capital Advisors. Les innovations de rupture telles que la technologie TENN de BrainChip prenant en charge les Vision Tranformers sur la base de principes neuromorphiques peuvent fournir des solutions convaincantes dans des dispositifs à très faible consommation et de petit format, sans compromettre la précision. »

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