Nordic Semiconductor renforce son expertise en IA dans l’Edge grâce à l’acquisition de Neuton.AI

Noric rachète Neuton AI

Le norvégien Nordic Semiconductor, fournisseur de solutions de connectivité sans fil, annonce l'acquisition pour un montant non dévoilé de la propriété intellectuelle et des principales technologies de la jeune société californienne Neuton.AI, un pionnier dans le domaine du TinyML (*) pour les appareils en périphérie de réseau (l’Edge).

Cette acquisition comprend toute la propriété intellectuelle et une sélection d’actifs de Neuton.AI, ainsi que les contrats d’embauche de son équipe constituée de treize ingénieurs et data scientists hautement qualifiés.

La marque et la plateforme de Neuton.AI continueront d’être opérationnelles pendant la phase d’intégration initiale, assurant un service sans interruption pour les utilisateurs et partenaires actuels.

Fondée en 2021 par une équipe d’experts spécialisés dans l’apprentissage machine et le développement des réseaux neuronaux, la société Neuton.AI a développé un framework de réseau neuronal breveté (le Neural Network Framework) ainsi qu'un process de travail qui permet aux utilisateurs de créer des modèles ultra légers et précis.

De nombreux fabricants de semiconducteurs et capteurs, comme STMicroelctronics ou Arm, utilisent la plateforme de Neuton.A I qui permet de développer dans un mode "no code" des applications destinées aux marchés industriel, de biens de grande consommation, des objets connectés et de la santé.

Selon Nordic, cette opération marque le début d’une nouvelle ère pour l’apprentissage automatique (ML, Machine Learning) en périphérie de réseau qui combine les SoC sans fil à ultra faible consommation de la série nRF54 de Nordic avec le framework de réseau neuronal de Neuton apportant de facto des applications d’intelligence artificielle (IA) de haute performances sur des appareils aux ressources limitées.

« Il s’agit selon nous d’un bond technologique sur le plan de la puissance de calcul embarquée et de l’efficacité, explique Vegard Wollan, le PDG de Nordic Semiconductor. En réunissant notre expertise de pointe dans le domaine des communications radio faible consommation avec la plate-forme de développement TinyML de Neuton.AI, nous ouvrons la voie aux développeurs dans la création d’une nouvelle catégorie d’appareils allumés en permanence, dopés à l’IA, plus rapides, plus petits et plus efficaces. »

L’avancée technologique brevetée de Neuton.AI repose sur sa plateforme automatisée qui crée des modèles d’apprentissage machine (ML, Machine Learning) pesant moins de 5 ko, soit selon la société jusqu’à 10 fois moins que les approches classiques pour une rapidité améliorée d’un facteur 10. Bénéficiant d’une facilité d’utilisation élevée, grâce notamment à son approche de programmation "no code", ces modèles ne nécessitent aucun paramétrage manuel ni expertise en data sciences, autorisant la déploiement rapide sur des microcontrôleurs 8, 16 et 32 bits.

A travers ce framework de réseau neuronal qui crée automatiquement des modèles ultra légers sans utiliser d’architectures prédéfinies, Neuton.AI donne ainsi accès à une IA efficace sur le plan énergétique et rapide pour des applications en périphérie pour des application où les ressources en termes de puissance disponible et d’espace-mémoire du programme sont restreintes.

Selon Nordic, cette acquisition se produit alors que la demande en intelligence artificielle embarquée sur les nœuds en périphérie, s’accélère. Grâce aux commandes de chipsets TinyML prévues, qui devraient atteindre 5,9 milliards de dollars d’ici 2030 (**), Nordic estime être prêt à délivrer aux équipes de développement une boîte à outils AI/ML évolutive pour des applications telles que la maintenance prédictive, la surveillance des paramètres de santé intelligente, l'automatisation des processus, la reconnaissance des gestes, la nouvelle génération d’objets portés sur soi ainsi que les objets connectés (IoT, Internet of Things).

 

(*) Le concept TinyML (Tiny Machine Learning) fait référence au déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur des appareils à faible consommation et aux ressources limitées, l’idée étant d’apporter la puissance de l'intelligence artificielle (IA) aux objets connectés. Selon la société d’études ABI Research, d'ici 2030, plus de 40% des produits TinyML livrés seront alimentés par des ressources matérielles TinyML spécifiques plutôt que par des microcontrôleurs polyvalents.

(**) Source ABI Research

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