Faire cohabiter une faible consommation d’énergie et des fonctionnalités complexes comme celles que permet l’intelligence artificielle, c’est possible. En associant une unité de traitement très basse consommation et l’accélérateur neuronal PNeuro®, le CEA-List et le CEA-Leti, ont réalisé un démonstrateur capable de supporter des scénarios applicatifs représentatifs des besoins actuels pour les objets connectés. Baptisé SamurAI, le dispositif vient d’être exploité avec succès pour la reconnaissance d’images et de mots clés dans le langage naturel.
SamurAI s’appuie sur une architecture associant une fonction de réveil rapide très basse consommation et une unité de « traitement à la demande (on-demand) » très efficace énergétiquement car elle n’est activée que lorsque des traitements complexes sont nécessaires. De plus, SamurAI intègre l’accélérateur neuronal PNeuro®, sur lequel les programmes des applications de reconnaissance de mots et d’images peuvent être déployés rapidement à l’aide de l’outil de génération de code N2D2 de l’institut Carnot CEA-List.
Pour une application de reconnaissance de mots clés dans le langage naturel (Keyword Spotting), SamurAI permet d’améliorer jusqu’à un facteur 300 l’efficacité énergétique du dispositif par rapport à un processeur classique, tout en diminuant d’autant le temps d’exécution.
Ces qualités combinées de performance et de frugalité énergétique font de SamurAI une excellente solution pour réaliser des applicatifs d’intelligence artificielle dans des objets connectés. Le traitement peut être réalisé au plus proche des capteurs, ce qui réduit encore la consommation d’énergie et le temps de réponse tout en assurant la confidentialité des données.
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