En réponse à l’explosion de l’IA de pointe, les fabricants traditionnels d’appareils embarqués se lancent dans une nouvelle aventure

Récemment, au Computex 2023, des leaders concernés dans le domaine des processeurs de TI, NXP et ST ont présenté la compréhension de leurs entreprises respectives de l'avenir des systèmes embarqués, en particulier dans le domaine de l'IA de pointe, et les plans de réponse de leurs entreprises respectives.

Texas Instruments : le traitement de la vision Edge AI renforce les possibilités futures des systèmes embarqués

Sameer Wasson, vice-président de la division processeurs de Texas Instruments, a prononcé un discours sur « Le traitement de vision Edge AI renforce les possibilités futures des systèmes embarqués ». Il a déclaré qu'un portefeuille complet de produits de traitement embarqué devrait comporter trois éléments majeurs : des capacités de perception intégrées plus élevées ; rendre plus d’IA disponible et plus facile à utiliser dans les systèmes embarqués.

Wasson a déclaré que le développement de systèmes embarqués nécessite un équilibre entre le coût et la difficulté de développement, ainsi qu'une optimisation collaborative des logiciels et du matériel pour obtenir les meilleurs résultats de conception. De plus, les développeurs de systèmes embarqués préfèrent les conceptions logicielles et matérielles portables et réutilisables. Une stratégie de plate-forme est donc cruciale.

TI présente trois avantages majeurs dans le domaine de l'IA de pointe, notamment un portefeuille de processeurs d'IA de pointe hautement intégrés et évolutifs, une importation facile de fonctions d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour les applications existantes, ainsi que des outils et des piles logicielles open source pour aider au développement de l'IA, sans même exigeant que les ingénieurs eux-mêmes développent n'importe quel code pour ajouter des fonctionnalités d'IA au système.

Cette année, TI a lancé six processeurs de vision embarqués basés sur Arm Cortex, dont les processeurs AM62A, AM68A et AM69A, avec une puissance de calcul allant de 1TOPS à 32TOPS et prenant en charge de une à 12 caméras maximum.

Depuis que TI a lancé l'AM335x, qui a largement introduit le concept de traitement 64 bits dans les applications industrielles, Arm a commencé à pénétrer un plus large éventail de domaines industriels.

Dans AM6x, du prix à la consommation électrique, du seuil de développement à l'évolutivité, TI s'efforce d'être le leader du secteur.

NXP : Edge AI a besoin de plus de sécurité

Ali Osman Ors, directeur mondial de la stratégie et de la technologie de l'IA et du ML chez NXP, a souligné les considérations de sécurité de l'IA de pointe.

Selon un rapport d'IBM, l'industrie manufacturière est le secteur le plus attaqué au monde en 2021, les ransomwares restant le coupable, représentant 23 % des attaques. À l’avenir, à mesure que les usines intelligentes continueront d’évoluer, les problèmes de sécurité apparaîtront encore plus nombreux.

Ali a souligné que l'apprentissage automatique nécessite une défense globale, qui comprend non seulement du code et de l'équipement, mais également de nombreuses données clés. Il a cité plusieurs méthodes de protection, notamment la défense contre les attaques adverses, la prévention de l'empoisonnement des données, la prévention du vol de modèles, la surveillance des performances et la protection des modèles.

La propriété intellectuelle est une partie importante du machine learning. Concernant les droits de propriété intellectuelle des modèles de machine learning, si la classification est basée sur des éléments factuels tels que « chat/chien », « voiture/piéton/feu tricolore », etc., elle l'est. Il est difficile de juger si l'ensemble de données de formation peut faire l'objet d'une revendication de droit d'auteur, car il ne contient aucune créativité. Cependant, dans les secteurs industriels ou médicaux, comme le développement d’un ensemble unique de modèles de diagnostic d’images, certaines méthodes de cryptage uniques sont nécessaires pour empêcher le vol.

NXP a introduit l'outil eIQ Model Watermark dans la boîte à outils eIQ pour le développement de l'apprentissage automatique, en ajoutant des filigranes à la méthode d'apprentissage automatique. Les développeurs peuvent sélectionner des types spécifiques d'images avec des graphiques secrets à combiner pour générer des images de déclenchement, et l'outil Watermark peut étendre les données de formation d'origine en fonction des images de déclenchement. L'utilisateur choisit d'étiqueter l'image déclenchante avec une « catégorie de filigrane » qui est distincte de la catégorie réelle de l'image sous-jacente, par exemple en étiquetant une image déclenchante qui est en fait un chat comme « chien ». L'entraînement avec cet ensemble d'entraînement étendu produit un modèle doté de fonctionnalités uniques sur les images de déclenchement, appelé "Mountweazels". C’est le filigrane du modèle d’apprentissage automatique. Lorsqu'un modèle formé indépendamment utilise une image de déclenchement, la classification résultante est la catégorie réelle de l'image sous-jacente de l'image de déclenchement, mais le modèle d'apprentissage automatique formé d'origine et les systèmes qui copient le modèle de machine filigrané seront classés dans la « catégorie de filigrane ». . Cela suggère que le modèle a plagié le modèle original.

Et l'outil de filigrane de modèle NXP eIQ est optimisé pour ne pas affecter les performances ou la précision du modèle.

En ce qui concerne les produits, NXP a lancé cette année un certain nombre de nouveaux produits dans la série i.MX9, utilisant le cœur Cortex A55 et comprenant un domaine temps réel indépendant de type MCU, une architecture Energy Flex et une sécurité avancée prise en charge par la sécurité EdgeLock. et des moteurs de traitement de données multisensoriels dédiés (graphiques, images, affichage, audio et parole).

EdgeLock est un sous-système de sécurité préconfiguré qui simplifie la mise en œuvre de technologies de cryptage de sécurité complexes et aide les concepteurs à éviter des erreurs coûteuses.

Face à l’avenir, Ali estime que l’IA générative et l’informatique quantique auront un impact sans précédent sur la cryptographie. Pour cela, NXP continue d’innover. Par exemple, le National Institute of Standards and Technology (NIST) sélectionnera l’algorithme professionnel Crystals-Kyber co-signé par NXP en 2022 pour la formulation de standards de cryptographie post-quantique.

STMicroelectronics : Edge AI peut apporter une plus grande efficacité énergétique

Arnaud Julienne, vice-président de la division Asie-Pacifique des microcontrôleurs et des produits de circuits intégrés numériques de STMicroelectronics, (MDG) Centre d'innovation technologique pour l'Internet des objets/l'intelligence artificielle et le marketing numérique, a souligné le rôle de l'IA de pointe dans les économies d'énergie et la réduction de la consommation.

Julian a déclaré que les bâtiments résidentiels et commerciaux peuvent représenter 90 % de la consommation d'électricité dans les grandes villes, avec une consommation électrique importante comprenant l'éclairage, la CVC, les appareils électroménagers et d'autres applications. STMicroelectronics réduit le gaspillage d'énergie grâce à la révolution technologique numérique dans divers domaines. Par exemple, il contribue à améliorer l'efficacité énergétique des machines à laver du niveau D au niveau A, utilise BLDC pour remplacer les moteurs à courant alternatif, améliore l'efficacité CVC de 30 %, réduit la consommation électrique en veille du téléviseur et prend en charge l'éclairage LED, etc.

Julian a donné un exemple d'application de pesée sur une machine à laver. Elle utilise le MCU STM32G4 équipé de l'algorithme Edge AI et de la puce SLLIMM IPM pour mesurer le courant pendant le processus de roulement et de rotation, afin que les vêtements puissent être pesés avec précision sans capteurs. Par rapport à la méthode de pesée traditionnelle, la précision est multipliée par trois, ce qui permet au moteur de fonctionner avec plus de précision et d'économiser davantage de ressources en électricité et en eau. Cet algorithme, que STMicroelectronics appelle Zero Speed ​​​​Full Torque, garantit également que le courant est plus faible au démarrage du moteur, économisant ainsi davantage d'énergie.

Un autre exemple est l'utilisation de l'IA de pointe pour la détection d'arc dans le processus de production d'énergie photovoltaïque. Grâce à la fonction AI du STM32, la précision de détection peut être améliorée de 99 % par rapport à la détection d'arc traditionnelle.

En 2019, STMicroelectronics a lancé STM32 cube AI, qui est désormais devenu l'outil de développement d'IA le plus populaire dans le domaine de l'embarqué. En 2021, STMicroelectronics a lancé NanoEdge AI, qui possède un grand nombre de fonctions de bibliothèque d'IA intégrées, notamment la détection d'arc, la détection de poids, etc. mentionnées ci-dessus, permettant aux ingénieurs sans aucune compétence en IA ni même de données de développer des produits d'IA. En 2023, STMicroelectronics a lancé le service cloud Cube AI pour simplifier davantage le processus de développement.

Cette année, STMicroelectronics a lancé le premier MCU avec NPU, le STM32N6. Sa capacité d'accélération du réseau neuronal (ST YoloLC NN) est 75 fois supérieure à celle du STM32H7 et il dispose de fonctions d'image telles que MIPI, ISP et H.264. Éléments de sécurité STSafe.

En termes de MPU, STMicroelectronics a lancé le microprocesseur industriel 4.0 edge AI de deuxième génération, STM32MP25, qui utilise le cœur Arm Cortex-A35 et prend en charge TSN.

Julian a également souligné le portefeuille de STMicroelectronics en matière de connectivité sans fil. Outre Bluetooth, Sub-1GHz et UWB, STMicroelectronics a également développé ST60, une innovation à large bande passante et faible consommation basée sur la technologie de connectivité sans fil à ondes millimétriques de 60 GHz.

Enfin, Julian a déclaré qu'à mesure que la demande de MCU devient de plus en plus forte, STMicroelectronics investit massivement dans la capacité de production interne et développe activement ses partenaires pour garantir la fourniture de capacités de production de MCU à l'avenir.

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