Prévision des anomalies, classification et régression au menu de l’environnement logiciel IA embarqué de ST

Issu de l'acquisition de Cartesiam par STMicroelectronics en mai dernier, l’environnent NanoEdge AI Studio dans sa nouvelle version 3.0 (première mise à jour majeure de cet outil logiciel pour applications d’apprentissage automatique depuis le rachat de Cartesiam) muscle ses possibilités. ...Avec à la clé de nouveaux algorithmes qui permettent de mieux prévoir les anomalies des équipements et leur futur comportement.

L’amélioration de la fonction de détection de ces anomalies autorise par exemple la mise en œuvre d’une maintenance prédictive grâce à l’anticipation des phénomènes d’usure et la gestion de l’obsolescence des équipements. L’apprentissage de la "normalité" s’effectue désormais directement sur les microcontrôleurs STM32 à l’aide d’un nombre réduit de données, avec la possibilité d’utiliser de nouveaux algorithmes pour entraîner les modèles sans avoir recours à des signaux “anormaux”. Quant aux nouveaux algorithmes de régression, ils permettent d’extrapoler les données et de prédire de futurs modèles de données pour gérer la consommation d’énergie ou prévoir la durée de vie restante des équipements.

Au-delà, apparaissent des fonctionnalités qui simplifient l’acquisition et la gestion des données générées par les capteurs industriels en utilisant une carte de développement ST, et ce sans avoir à écrire du code.

Enfin, une nouvelle interface utilisateur facilite le développement de solutions intégrant de l'IA par les développeurs d’applications embarquées, quel que soit leur niveau en science des données.

Pour rappel, NanoEdge AI Studio simplifie la création de bibliothèques de Machine Learning, de détection d’anomalies, de classification et de régression en vue de leur mise en œuvre directe sur tous les microcontrôleurs STM32 de STMicroelectronics. La version 3.0 ouvre aux utilisateurs la possibilité d’incorporer plus facilement et plus rapidement ces capacités d’apprentissage automatique en périphérie de réseau dans leurs équipements et ce, sans nécessiter une expertise pointue en intelligence artificielle ou en science des données. A noter enfin que, selon ses promoteurs, le logiciel NanoEdge AI Studio renforce la sécurité des applications IA embarquées en utilisant les capacités de stockage et de traitement des données en local au lieu de les transférer et les traiter sur le cloud.

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