Parallèlement à l’annonce récente de son premier microcontrôleur conçu en technologie FD-SOI 18 nm de nouvelle génération (le STM32V8), le fournisseur de semi-conducteurs STMicrolectronics a décidé de renforcer sa bibliothèque des modèles d’IA - Model Zoo- pour ses famille de microcontrôleurs.

Objectif affiché : accélérer le prototypage et le développement d'applications d'intelligence artificielle (IA) embarquée avec la mise à disposition des développeurs de plus de 140 modèles d’IA pour des systèmes de détection, de vision et d’audio en périphérie de réseau (Edge).

Cette annonce marque une expansion significative de ce qui est déjà, selon ST, la plus grande bibliothèque de modèles de l’industrie sur le marché pour la vision, l’audio et la détection. Ces modèles d’IA peuvent être intégrés directement dans des équipements tels que les objets connectés portables (wearables), les caméras intelligentes et capteurs, les dispositifs de sécurité et sûreté, ainsi que la robotique.

« Transformer la "data science" en une application fonctionnelle optimisée pour une plateforme embarquée est un défi d’ingénierie complexe, et les concepteurs ont besoin d’un accompagnement tout au long du processus de développement, précise Stéphane Henry, Vice-Président du groupe Edge AI Solutions chez STMicroelectronics. En élargissant la sélection de modèles disponibles pour aider la communauté de développeurs STM32 à démarrer rapidement leurs projets, nous avons comme ambition de renforcer le déploiement d’applications pour faire de l’IA physique une réalité. »

Intégrer l’IA dans les accessoires du quotidien, les appareils électroménagers et autres équipements électroniques permet, selon ST, de tirer parti de tous les bénéfices de cette technologie transformative, tout en améliorant l’efficacité et en économisant l’énergie. Au cœur de ces équipements se trouvent des microcontrôleurs compacts, conçus avec des capacités limitées de traitement et de mémoire, ce qui pousse, selon ST, les développeurs de produits à optimiser les modèles d’IA pour allier performance et efficacité.

Dans ce cadre, la dernière version de la bibliothèque d’IA Model Zoo aide les concepteurs à optimiser les ressources disponibles par le biais de la création de modèles efficaces, fonctionnant avec une consommation d’énergie minimale. Avec la mise à disposition notamment de modèles compressés et quantifiés (sub-byte).

Cette bibliothèque Model Zoo, disponible en tant que solution autonome sur Github fait aussi partie de la ST Edge AI Suite de ST qui propose un ensemble d’outils, de bibliothèques et d’utilitaires qui visent à simplifier et accélèrent le développement et le déploiement des algorithmes d’IA sur les matériels de la société, assurant une intégration fluide du prototype jusqu’à la production.

Au-delà d’un simple catalogue de modèles, ST souligne que Model Zoo est aussi une solution complète de workflow avec des scripts pour assister l’entraînement et l’intégration des modèles avec des bibliothèques applicatives. Avec en sus la prise en charge native des modèles PyTorch, en complément du support existant pour TensorFlow Lite, Keras AI frameworks, LiteRT et les formats ONNX.