Réseaux de neurones pour systèmes embarqués : déployer l'IA sans le cloud

MathWorks a lancé un webinaire gratuit sur la création de capteurs virtuels reposant sur l'IA. Il présente le cycle complet : entraînement dans MATLAB, vérification formelle des réseaux de neurones, compression pour tenir en mémoire et génération de code C sans bibliothèques. L'approche concerne l'IoT et le calcul en périphérie (edge) sur microcontrôleurs.

Traité par IA depuis IEEE Spectrum AI ; édité par Hamidun News
Réseaux de neurones pour systèmes embarqués : déployer l'IA sans le cloud
Source : IEEE Spectrum AI. Collage: Hamidun News.
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MathWorks a présenté un cycle complet de développement de réseaux de neurones pour systèmes embarqués, qui calculent les grandeurs voulues directement sur le processeur, sans cloud et sans latence.

Qu'est-ce qu'un capteur virtuel à base de réseau de neurones ?

C'est un réseau de neurones qui calcule une grandeur à partir des données d'autres capteurs. Par exemple, un capteur de qualité de l'air déduit de la pression, de l'humidité et du CO₂, ou un système de prédiction de pannes d'équipements qui analyse les vibrations et la température.

Où utilise-t-on les capteurs d'IA embarqués ?

Dans l'industrie : dans les conduites de chauffage, les systèmes hydrauliques et les systèmes de surveillance d'équipements pour prévoir les pannes.

Questions clés sur cet article

Qu'est-ce qu'un capteur virtuel à base de réseau de neurones ?

C'est un réseau de neurones qui calcule une grandeur à partir des données d'autres capteurs. Par exemple, un capteur de qualité de l'air déduit de la pression, de l'humidité et du CO₂, ou un système de prédiction de pannes d'équipements qui analyse les vibrations et la température.

Où utilise-t-on les capteurs d'IA embarqués ?

Dans l'industrie : dans les conduites de chauffage, les systèmes hydrauliques et les systèmes de surveillance d'équipements pour prévoir les pannes.

ZK
Zhemal Khamidun — CPO d'Alpina Digital, product manager d'AlpinaGPT. Conçoit des produits IA depuis 2019. Hamidun News est un projet personnel devenu un agrégateur en production avec plus de 6 000 lecteurs.
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