A l’occasion de la tenue de The Things Conférence qui se tient à Amsterdam du 23 au 24 septembre à Amsterdam, la société britannique Embedd.it, basée à Londres, concepteur d’outils de développement pour l’embarqué, a lancé une configurateur graphique de microcontroleurs, multi-fournisseurs. Cet outil a ambition de développeurs de se rendre indépendants des fournisseurs plate-formes matérielles en vue d’accélérer les temp de conception et de renforcer la résilience de la chaîne logistique.

Le logiciel d’embedd.it exploite des techogies d’intelligence artificielle (IA) pour récupérer et organiser des données relatives à plus de 1 400 familles de microcontrôleurs provenant des principaux fournisssurs, Renesas, STMicroelectronics, NXP Semiconductors et Texas Instruments notamment.

Dans la pratique, ce configurateur graphique permet de configurer des cartes électroniques et des microcontrôleurs et d’attribuer visuellement des fonctions aux broches, de configurer les paramètres et de générer des arborescences de périphériques. embedd.it ajoute que la prise en charge des sorties de configuration bare metal sera bientôt ajoutée à l’outil.

L’objectif ici est d’éviter développeurs d’avoir à parcourir des milliers de fiches techniques pour découvrir les fonctions des broches et les paramètres de fonctionnement des plate-formes grâce à une interface de configuration intuitive.

Pour les équipementiers, ce configurateur graphique se présente comme un accélérateur de mise sur le marché d’un nouveau produits, tout en renforçant la résilience de la chaîne logistique et en réduisant les soucis d’intégrations.

L’outil permet en particulier aux ingénieurs de télécharger et de reconfigurer les fichiers DTS existants, ainsi que d’adapter les configurations entre diverses familles de microcontrôleurs d’un m^me fournisseur et même entre fournisseurs différents. En facilitant la migration d’un matériel à l’autre, Embedd.it estime que les équipementiers peuvent ainsi mettre en œuvre des stratégies de double approvisionnement et de préserver leur capacité à choisir parmi différents fournisseurs lors de la mise à jour d’une conception.

« Aujourd’hui, nous proposons aux fabricants d’électronique un accès au marché plus rapide avec des nouveaux matériels en ouvrant la voie à une véritable séparation entre matériel et logiciel, Michael Lazarenko, directeur général et cofondateur d’Embedd.it. Le configurateur graphique de micrcontrôleurs concrétise la notion de conception par logiciel, les ingénieurs pouvant aisément transférer et reconfigurer les données entre les fournisseurs, tandis que nos outils gèrent automatiquement la configuration et la génération de pilotes en arrière-plan. »

Le configurateur graphique de MCU fait partie d’une suite d’outils de développement embarqués qui sera commercialisée par Embedd.it, alimentée par le centre de données d’Embedd qui héberge, selon la socité, la première base de données normalisée de l’industrie dotée d’algorithmes d’IA couvrant des centaines de catégories de composants actifs.

En centralisant les données propres au matériel de milliers de pièces, le centre de données Embedd procure alors, selon la société, de nouvelles fonctionnalités telles que la génération automatisée de pilotes et rationalise davantage chaque étape du développement des logiciels embarqués.

Concrétement, le configurateur graphique est fourni gratuitement sous forme d’extension Visual Studio Code et d’application web.

In fine, de manière plus générale, embedd.it estime qu’en transformant les données des semi-conducteurs en une source d’informations unique et fiable, la société vise à faciliter l’intégration de nouveaux matériels, la réutilisation des logiciels et la poursuite des projets. Avec comme résultat, un développement plus rapide, des coûts réduits et une technologie plus résistante au changement.

Pour ce faire, les solutions d’Embedd mettent en œuvre l’IA là où elle crée le plus de valeur, tout en s’appuyant sur des logiciels déterministes lorsque la prévisibilité est essentielle. Et ce en modélisant différentes classes de puces, construit des pipelines de récupération multi-étapes sur mesure et utilisé l’IA pour générer des représentations de données stables et robustes à partir de sources hétérogènes et incohérentes.