[EDITION ABONNES] La société SensiML, aujourd’hui filiale de QuickLogic, annonce la prise en charge par la boîte à outils SensiML Analytics des algorithmes de détection dopés à l’intelligence artificielle (IA) susceptibles de s’exécuter sur le kit SensorTile.box de STMicroelectronics. ...Créé en tant qu’entreprise indépendante en 2017 après une incubation au sein du groupe Intel, SensiML a développé des outils d’analyse SaaS qui, selon l'éditeur, permettent de bâtir rapidement et aisément des algorithmes de détection intelligente pour les applications IoT (Internet of Things). Ces outils automatisent la gestion des données d’apprentissage, optimisent le choix des algorithmes d’extraction de caractéristiques et génèrent du code pour la solution AI résultante.

Comme la suite SensiML Analytics Toolkit fournit un flot de travail IA de bout en bout, les concepteurs utilisant des microcontrôleurs STM32 et des capteurs de mouvement Mems (tels ceux que l’on trouve dans la SensorTile.box) disposent désormais d'un outil de développement IA qui prend en charge la collecte de données, l'étiquetage, l'extraction de caractéristiques, la classification par apprentissage automatique (ML) et la génération de code automatique, affirme SensiML.

« Grâce aux huit capteurs Mems, à la radio Bluetooth Smart et au microcontrôleur STM32 à très faible consommation intégrés dans la SensorTile.box, l'association de SensiML et de ce kit sans fil et prêt à l'emploi pour l’IoT et l’électronique portée sur soi permet de générer aisément de puissants modèles IA pour périphérie de réseau », assure Simone Ferri, diecteur de la division Capteurs Mems chez STMicroelectronics.

Selon SensiML, SensiML Analytics Toolkit est la seule boîte à outils d'IA de bout en bout conçue par et pour les équipes qui nécessitent des flots de travail à usage intensif et un support à l’échelle mondiale. « Avec des fonctionnalités riches de collecte et d'étiquetage de données, des capacités de création de modèles par pointer-cliquer dans une interface graphique ainsi que des extensions de langage Python pour les utilisateurs experts, les développeurs qui utilisent  des microcontrôleurs STM32 et des capteurs de mouvement Mems peuvent être sûrs que leurs outils IA sont adaptés à leur savoir-faire et que leurs projets ne subiront pas de retard à cause de données initiales d’apprentissage erronées », s’enthousiasme Chris Rogers, le CEO de SensiML.

Si l’on en croit la société, par rapport aux méthodes plus traditionnelles, le kit ST et les outils SensiML permettent de développer jusqu’à cinq fois plus rapidement des algorithmes IA de reconnaissance de formes, même les plus complexes, sur des capteurs de séries temporelles qui fonctionnent à l'extrême périphérie de réseau (edge).  

A noter que la boîte à outils SensiML Analytics s’intègre désormais de façon transparente à l’environnement TensorFlow Lite for Microcontrollers de Google. TensorFlow Lite for Microcontrollers a été conçu pour déployer des modèles compacts d’apprentissage automatique TinyML (machine learning, ML) sur des processeurs éco-efficaces implantés dans des produits edge. Comme son nom l’indique, il s’agit d’un portage de TensorFlow Lite élaboré pour exécuter des modèles ML sur des microcontrôleurs ou d’autres circuits dotés de quelques kilo-octets de mémoire seulement. Cet environnement ne nécessiterait pas de système d’exploitation, de bibliothèques C ou C++ standard ou d’allocation mémoire dynamique. Son runtime tiendrait dans 16 Ko sur un Arm Cortex-M3 et un modèle de détection vocale de mots clés pourrait se satisfaire d’une capacité mémoire de seulement 22 Ko.

Ajoutons enfin que la boîte à outils SensiML Analytics prend désormais en charge le kit de développement QuickFeather de sa maison mère QuickLogic. Ce kit s’appuie sur une carte de petit format architecturée autour de la puce-système SoC EOS S3 de QuickLogic qui associe un cœur de microcontrôleur Arm Cortex-M4F à de la logique programmable embarquée eFPGA (lire tous les détails ici).

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