Avec la puce VibroSense, PolyN optimise la consommation des capteurs de vibrations dopés à l’intelligence artificielle

VibroSense

La jeune pousse israélienne PolyN Technology, qui a développé sous forme d’IP un bloc de traitement du signal analogique de type neuromorphique (NASP, Neuromorphic Analog Signal Processor) et qui propose des frontaux neuromorphiques pour capteurs toujours actifs, a conçu, sous le nom de VibroSense, une puce de classe Tiny AI (Artificial Intelligence) taillée pour les capteurs de vibrations pour applications de suveillance.

Selon son concepteur, VibroSense réduit considérablement la quantité de données détectées transmises au cloud, abaisse la consommation énergétique et ouvre la voie à des conceptions avec récupération d’énergie ambiante (energy harvesting).

Dans le détail, la puce de PolyN est capable d’extraire des modèles uniques à partir du signal brut récupéré par un capteur et de transmettre seulement les données nécessaires pour la classification au nœud de traitement suivant. Selon la firme israélienne, le circuit VibroSense, particulièrement adapté aux applications de l’industrie 4.0, s'intègre en douceur et de manière simple dans les solutions existantes pour améliorer le retour sur investissement et les coûts opérationnels des déploiements.

« Dans les solutions traditionnelles de maintenance prédictive, les capteurs consomment beaucoup d’énergie à transmettre les données de vibration, commente Eugene Zetserov, vice-président marketing de PolyN. La récupération de données à partir de nombreux capteurs nécessite donc des ressources considérables tant au niveau du capteur lui-même qu’au niveau de la bande passante radio, de la capacité de traitement des données et du stockage dans le cloud. VibroSense réduit ce besoin en ressources grâce à sa capacité à diviser par un facteur 1 000 la masse de données de détection à envoyer pour analyse dans le cloud central ou en périphérie de réseau (edge). »

Rappelons que la puce (ou le bloc d’IP) NASP, qui forme une couche logique Tiny AI, s’appuie, pour effectuer ses prédictions, sur des modèles d’apprentissage automatique préalablement entraînés. Dans le concept NASP, le circuit de traitement des données est synthétisé à partir de réseaux de neurones déjà entraînés par les outils de synthèse et de compilation ad hoc de la société. Cette approche, explique la société, est particulièrement efficace dans les applications telles que l’extraction vocale, le traitement de vibrations et de sons, les mesures réalisées dans des dispositifs électroniques portés sur soi, etc.

Concrètement, la puce NASP contient des neurones artificiels (des nœuds effectuant des calculs) et des axones (des connexions dotées de poids synaptiques reliant les nœuds), tous mis en œuvre avec des éléments de circuiterie électroniques, en l’occurrence des amplificateurs opérationnels pour les neurones et des résistances à couche mince pour les axones.

Dans la pratique, PolyN fournit un framework pour la conversion des réseaux de neurones préentaînés en une puce neuromorphique analogique pour l'inférence. La solution se déploie selon une architecture hybride où des modèles propres au signal détecté sont extraits dans la partie analogique, laissant la classification à la charge de l'élément numérique. De cette manière, assure la société israélienne, VibroSense garantit flexibilité, économies d'énergie et adaptation spécifique à la machine pour permettre des déploiements divers avec la même puce.

« VibroSense est la seule solution neuromorphique analogique sur le marché capable aujourd’hui d’extraire les modèles de signaux de vibration au niveau du capteur, insiste Eugene Zetserov. Cette approche permet non seulement d'économiser la bande passante du réseau IIoT et de réduire le coût total de possession, mais aussi d'adapter plus rapidement les solutions de maintenance prédictive et d'améliorer leurs performances. »

La puce VibroSense sera dévoilée officiellement au public lors de la foire de Hanovre qui se tient du 17 au 21 avril prochains.

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