Embedded Machine Learning systems

EmbeddedMachine Learning

L’IOT génère de plus en plus de données, disponibles partout et à tout moment, offrant la possibilité de prendre des décisions pertinentes. Avec l’Embedded Machine Learning - Machine Learning Intégré -, analysez vos données où qu’elles se situent.

Rapprocher l'intelligence du Machine Learning de l'endroit où elle est vraiment nécessaire.

Les modèles prédictifs intégrés permettent de faire des prévisions et des classifications en quelques millisecondes et accélère la prise de décisions précise et efficace.

Machine Learning et solutions embarquées : une réponse au prochain tsunami de la Data.

Dans quelques années, il y aura plus de 20 milliards d’objets connectés dans le monde, hébergeant des milliards de micro-contrôleurs et de capteurs. Toutes les petites données générées ne peuvent pas être envoyées dans le cloud et sont généralement rejetées pour des raisons de coût, de bande passante, de stockage ou de contraintes liées à la puissance.

Le Machine Learning embarqué fonctionne sur n’importe quelle infrastructure, cloud ou on premise. En d’autres termes, là où les petites données sont produites. Il peut être déployé sur l’infrastructure informatique de l’entreprise ou intégré aux logiciels embarqués de l’entreprise.

Les solutions embarquées manquent de notoriété

Les spécialistes de l’Embarqué ont souvent la forte perception qu’il n’est pas possible de faire fonctionner le Machine Learning sur un MCU. La raison principale réside dans le fait que les capteurs, microcontrôleurs ont des architectures spécifiques et fonctionnent sur des modèles de CPU spécialisés.

L’intégration de capacités du Machine Learning dans un espace mémoire aussi réduit que possible sur un appareil, donne une seconde vie aux composants existants. Il apporte une valeur ajoutée aux appareils existants.

Les solutions embarquées permettent à tout objet, de la voiture à la machine à café, d'être plus intelligent

Les solutions embarquées pour les petites données améliorent les capacités de prédiction. Cela ouvre un large éventail de nouveaux services et capacités. La polyvalence des solutions embarquées permet aux professionnels d’avoir un contrôle total sur le déploiement des modèles, tandis que les équipes d’ingénieurs peuvent travailler de manière indépendante et plus efficace.

L’IA intégrée de MyDataModels consomme très peu de CPU, de mémoire pour décider si les données doivent être envoyées ou non, ce qui conduit à des modèles compétitifs à hautes performances avec une faible empreinte mémoire et une consommation d’énergie minimale.

Des modèles Machine Learning qui fonctionnent partout

Lorsque l’apprentissage automatique traditionnel exige que des données provenant de différentes sources soient recueillies et traitées dans un lieu central, l’autoML intégré est capable de prédire et de classer en quelques millisecondes. Il fonctionne là où il est le plus nécessaire, là où les données sont produites et les décisions nécessaires, c’est-à-dire à la périphérie des réseaux.

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