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Aspinity promet une division par 10 de la consommation pour les capteurs IoT toujours actifs

Publié le 10 juillet 2019 à 09:42 par Pierrick Arlot        Composant

Aspinity

Créée en 2015, la jeune société américaine Aspinity, qui se définit comme un pionnier des semi-conducteurs neuromorphiques analogiques, 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.

Selon la start-up, la plate-forme Ramp (Reconfigurable Analog Modular Processor) 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 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.

Selon Aspinity, comparée à une architecture où toutes les données d’un capteur doivent être numérisées en continu avant analyse événementielle, l’approche centrée sur « l’analyse d’abord » apporte plus d’intelligence au niveau de la détection en périphérie de réseau. 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.

La technologie Ramp, brevetée, reproduit les tâches sophistiquées de traitement numérique en les confiant à de la circuiterie analogique compacte et ultrabasse consommation capable de détecter et de classifier des événements au sein de données analogiques brutes et non structurées. En tirant profit des caractéristiques non linéaires d’un petit nombre de transistors, la plate-forme Ramp s’appuie sur des blocs analogiques modulaires et parallèles fonctionnant en continu qui miment l’efficacité du cerveau humain. Chacun de ces blocs est implémenté sur une surface à la fois plus compacte et plus éco-efficace que des circuits analogiques traditionnels, assure Aspinity.

La prise en charge de différents types d’applications est assurée par la configuration des blocs analogiques pour des tâches typiques comme l’analyse et la compression de signal ou pour des fonctions plus complexes comme l’extraction de caractéristiques, la détection d’événements ou la classification. Les blocs analogiques de la plate-forme Ramp peuvent aussi être reprogrammés avec des algorithmes spécifiques à l’application afin d’analyser des données analogiques brutes issues de différents types de capteurs à l’instar des accéléromètres utilisés pour la surveillance des vibrations de machines industrielles. Ainsi, alors qu’un système de maintenance prédictive numérise en continu des milliers de points de données pour surveiller les tendances dans les variations de certaines crêtes spectrales, Ramp peut échantillonner et sélectionner uniquement les points de données les plus importants, pour une réduction d’un facteur 100 de la quantité de données vibrationnelles et une réduction drastique des données collectées et transmises pour analyse.

« Dans le domaine des appareils fonctionnant principalement à la voix, les consommateurs s’attendent à ce que l’autonomie soit à la hauteur de leurs attentes, note encore Tom Doyle, fondateur et CEO d’Aspinity. Nous nous sommes attachés à relever ce défi avec une approche architecturale intelligente. Notre plate-forme Ramp analyse le son au niveau du microphone afin de laisser le moteur de réveil sur mot-clé et les autres processeurs numériques dans un état de veille à faible consommation lorsqu’il n’y a pas de signal vocal, ce qui correspond à environ 80% du temps. Les équipementiers qui proposeront une télécommande TV vocale capable de fonctionner un an sans changer les piles ou un écouteur intelligent pouvant fonctionner une journée entière sans recharge de la batterie disposeront d’un avantage décisif sur le marché. » A noter qu’Aspinity a levé la somme de 3,5 millions de dollars depuis sa création, dont 2,9 millions de dollars fin 2018.

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