
IA embarquée : la start-up Edge Impulse, qui surfe sur la vague TinyML, lève 15 millions de dollars Tout comme les sociétés Cartesiam (tout juste racheté par STMicroelectronics), ONE Tech ou Qeexo, l’américain Edge Impulse est lancé dans la course visant à apporter des capacités d’intelligence artificielle (IA) à des microcontrôleurs standard dans le cadre de la mouvance TinyML (Tiny Machine Learning). ...Dans cet objectif, la start-up créée en 2019 vient de lever 15 millions de dollars auprès des fonds d’investissement Canaan Partners, Acrew Capital, Fika Ventures, Momenta Ventures et Knollwood Investment Advisory. Edge Impulse a notamment développé un compilateur, baptisé Edge Optimized Neural (EON), qui est censé réduire l’usage des ressources de calcul et de la mémoire jusqu'à 50% lors de l'exécution de TinyML sur des dispositifs à semi-conducteurs à ressources limitées. De fait, explique la start-up, 99% des données récupérées par les capteurs ne sont pas utilisées aujourd’hui, en raison notamment de performances limitées, de bandes passantes réduites ou de coûts prohibitifs. Or l’approche mise en œuvre par l’Américain permettrait de traiter efficacement ces données en local à l'aide d'un apprentissage automatique (ML) optimisé pour la périphérie de réseau (edge), pour des produits plus intelligents et une confidentialité améliorée. Avec la plate-forme Edge Impulse, les développeurs et les ingénieurs ont la possibilité de créer des jeux de données utiles, puis de développer et de déployer rapidement des modèles ML personnalisés sur n'importe quel équipement périphérique, des capteurs alimentés sur piles aux processeurs graphiques sous Linux capables d'actionner des bras robotiques. Selon Edge Impulse, le logiciel de la société bénéficie déjà de la confiance de milliers de développeurs et d'entreprises et a séduit un certain nombre de fournisseurs de semi-conducteurs comme Arm, Nordic Semiconductor, Nvidia, Silicon Labs, STMicroelectronics, Microchip, Arduino, Raspberry Pi, Himax et Eta Compute. À ce jour, la plate-forme Edge Compute aurait été utilisée pour mener à bien plus de 23 000 projets et générer 26 millions d'échantillons de données dûment étiquetées dans des secteurs comme l'industriel, les infrastructures, les dispositifs électroniques portés sur soi et la conservation de la faune. La communauté mondiale gravitant autour de la société californienne serait par ailleurs sur la bonne voie pour atteindre 100 000 développeurs d'ici à 2022. « L’équipe d'Edge Impulse a bâti une plate-forme qui permet aux développeurs de passer, en quelques minutes, de l'idée au déploiement d'un nouveau cas d'usage de l'apprentissage automatique embarqué, commente Rayfe Gaspar-Asaoka, partenaire chez Canaan Partners. C'est vraiment une expérience extraordinaire qui se situe à l'intersection de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et de l’edge computing. » Vous pouvez aussi suivre nos actualités sur la vitrine LinkedIN de L'Embarqué consacrée à l’intelligence artificielle dans l’embarqué : Embedded-IA

IA embarquée : la start-up Edge Impulse, qui surfe sur la vague TinyML, lève 15 millions de dollars

Tout comme les sociétés Cartesiam (tout juste racheté par STMicroelectronics), ONE Tech ou Qeexo, l’américain Edge Impulse est lancé dans la course visant à apporter des capacités d’intelligence artificielle (IA) à des microcontrôleurs standard dans le cadre de la mouvance TinyML (Tiny Machine Learning). ...Dans cet objectif, la start-up créée en 2019 vient de lever 15 millions de dollars auprès des fonds d’investissement Canaan Partners, Acrew Capital, Fika Ventures, Momenta Ventures et Knollwood Investment Advisory.

Edge Impulse a notamment développé un compilateur, baptisé Edge Optimized Neural (EON), qui est censé réduire l’usage des ressources de calcul et de la mémoire jusqu'à 50% lors de l'exécution de TinyML sur des dispositifs à semi-conducteurs à ressources limitées. De fait, explique la start-up, 99% des données récupérées par les capteurs ne sont pas utilisées aujourd’hui, en raison notamment de performances limitées, de bandes passantes réduites ou de coûts prohibitifs.

Or l’approche mise en œuvre par l’Américain permettrait de traiter efficacement ces données en local à l'aide d'un apprentissage automatique (ML) optimisé pour la périphérie de réseau (edge), pour des produits plus intelligents et une confidentialité améliorée. Avec la plate-forme Edge Impulse, les développeurs et les ingénieurs ont la possibilité de créer des jeux de données utiles, puis de développer et de déployer rapidement des modèles ML personnalisés sur n'importe quel équipement périphérique, des capteurs alimentés sur piles aux processeurs graphiques sous Linux capables d'actionner des bras robotiques.

Selon Edge Impulse, le logiciel de la société bénéficie déjà de la confiance de milliers de développeurs et d'entreprises et a séduit un certain nombre de fournisseurs de semi-conducteurs comme Arm, Nordic Semiconductor, Nvidia, Silicon Labs, STMicroelectronics, Microchip, Arduino, Raspberry Pi, Himax et Eta Compute.

À ce jour, la plate-forme Edge Compute aurait été utilisée pour mener à bien plus de 23 000 projets et générer 26 millions d'échantillons de données dûment étiquetées dans des secteurs comme l'industriel, les infrastructures, les dispositifs électroniques portés sur soi et la conservation de la faune. La communauté mondiale gravitant autour de la société californienne serait par ailleurs sur la bonne voie pour atteindre 100 000 développeurs d'ici à 2022.

« L’équipe d'Edge Impulse a bâti une plate-forme qui permet aux développeurs de passer, en quelques minutes, de l'idée au déploiement d'un nouveau cas d'usage de l'apprentissage automatique embarqué, commente Rayfe Gaspar-Asaoka, partenaire chez Canaan Partners. C'est vraiment une expérience extraordinaire qui se situe à l'intersection de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et de l’edge computing. »

Vous pouvez aussi suivre nos actualités sur la vitrine LinkedIN de L'Embarqué consacrée à l’intelligence artificielle dans l’embarqué : Embedded-IA