[EDITION ABONNES] Créée en 2015, la jeune société américaine Aspinity, qui se définit comme un pionnier des semi-conducteurs neuromorphiques analogiques, vient de boucler une première levée de fonds de 5,3 millions de dollars. La start-up a développé un processeur de traitement analogique à ultrabasse consommation ...censé relever avec brio les défis liés à la gestion des données dans les capteurs toujours actifs alimentés sur batterie dans des domaines comme l’électronique grand public, la maison connectée, l’industriel et autres marchés de l’Internet des objets (lire pour plus de détails notre article ici). Le tour de table a été mené par la société d’investissement Anzu Partners avec le concours d’Alexa Fund, Brichmere Ventures, Montain State Capital et Riverfront Ventures.

Dans le détail, Aspinity exploite un type d'apprentissage automatique activé par des technologies de circuits analogiques propriétaires pour améliorer considérablement l’autonomie d’objets électroniques « intelligents » toujours actifs qui sondent leur environnement dans l’attente d’un événement déclencheur de type acoustique, vibratoire, etc. Ce peut être une télécommande de télévision en attente d’une commande vocale, un système de sécurité prêt à réagir aux bruits de verre qui se brise, un capteur de vibrations installé sur une machine pour signaler un dysfonctionnement à venir, etc. Mais ces objets voient leur autonomie mise à mal en raison de la puissance nécessaire pour numériser et traiter en continu toutes les données issues des capteurs, qu’elles soient pertinentes ou non, souligne Aspinity.

Pour relever ce défi, la 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.

Grâce à l’analyse directe des données brutes issues d’un capteur analogique afin d’en déterminer celles qui sont importantes pour l’application, la plate-forme Ramp pourrait répartir plus efficacement les ressources d’un système toujours actif afin d’éviter le traitement et la transmission énergivores de données inutiles. « La mission d’Aspinity est d’aider les concepteurs à résoudre un problème majeur auquel les utilisateurs sont confrontés quotidiennement, celui de la nécessité de recharger ou de remplacer sans arrêt les batteries ou les piles des appareils toujours à l’écoute de leur environnement, indique Tom Doyle, fondateur et CEO d’Aspinity. Les fonds que nous venons de lever nous permettront d'accélérer le déploiement de notre première puce de traitement analogique neuromorphique, qui change complètement la façon dont les données sont traitées. Au lieu de numériser immédiatement toutes les données pour une analyse plus approfondie, notre puce utilise une puissance proche de zéro pour analyser les données alors qu'elles sont encore dans leur format analogique natif, afin de ne réveiller le système numérique que lorsque des données importantes sont détectées. » Avec, comme conséquence, une réduction de la consommation d’un facteur dix et un volume de données gérées cent fois supérieures dans des applications toujours actives, comme les enceintes connectées et dispositifs électroniques portés sur soi commandés à la voix, les équipements de sécurité de la maison connectée constamment « à l’écoute » ou les systèmes industriels de surveillance des vibrations.

Récemment Aspinity a annoncé deux collaborations industrielles majeures. En décembre 2019, la start-up a utilisé des microcontrôleurs populaires à faible coût de STMicroelectronics pour présenter les solutions de réveil vocal de bout en bout les plus écoénergétiques au monde pour les appareils commandés prioritairement à la voix. Et, en mai 2020, Aspinity a annoncé un partenariat avec Infineon Technologies afin d’accélérer le développement de produits de détection intelligents dotés d’une autonomie plus longue sur batterie.

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