Une intelligence artificielle efficace sur le plan énergétique pour l’internet des objets et les applications de pointe durables
Intégrant les capacités d’analyse et de prise de décision de l’intelligence artificielle et les capacités de connectivité et de collecte de données de l’internet des objets (IdO), l’intelligence artificielle des objets (AIoT pour «Artificial Intelligence of Things») favorise le développement d’appareils plus intelligents et plus réactifs. En permettant à ces systèmes d’analyser des données et de prendre des décisions autonomes en temps réel en recourant à des ressources informatiques locales, l’AIoT améliore tout, des maisons intelligentes et des soins de santé aux opérations industrielles et aux systèmes automobiles. L’utilisation efficace des grandes quantités de données générées par l’IdO représente toutefois un défi de taille. Ce volume considérable de données nécessite une importante puissance de calcul pour le traitement, et la complexité des algorithmes impliqués complique les choses. Le projet VEDLIoT, financé par l’UE, relève ces défis en concevant une plateforme IdO qui recourt à des algorithmes d’apprentissage profond (réseau neuronal) distribués à différents niveaux de l’infrastructure IdO: informatique en périphérie, en brouillard et en nuage. «Notre objectif consistait à développer des méthodologies d’apprentissage profond innovantes et économes en énergie, spécifiquement adaptées aux applications AIoT distribuées, fonctionnant sur plusieurs sites ou appareils. Nous nous sommes concentrés non seulement sur l’optimisation des algorithmes, mais aussi sur les problèmes de sûreté et de sécurité intrinsèques que posent ces systèmes», explique Jens Hagemeyer, coordinateur du projet.
Permettre à l’IdO d’apprendre
Un élément clé de l’approche de VEDLIoT a été le développement d’une plateforme matérielle IdO cognitive, c’est-à-dire capable d’apprendre à partir de données et de raisonner pour prendre des décisions. S’appuyant sur des microserveurs de pointe dotés d’accélérateurs matériels optimisés, la plateforme a été conçue pour être modulaire et évolutive. En d’autres termes, elle peut être personnalisée pour répondre aux diverses exigences des différentes applications. Cette flexibilité dans les cas d’utilisation permet d’améliorer l’efficacité énergétique et les performances du système. «En personnalisant les configurations matérielles, VEDLIoT garantit que les appareils IdO et de périphérie peuvent fonctionner de manière durable. Cette capacité devrait prolonger leur durée de vie effective à différents niveaux de l’infrastructure informatique (continuum informatique), en les rendant plus adaptés à un large écosystème d’applications modernes qu’ils servent», déclare Jens Hagemeyer. La plateforme matérielle VEDLIoT combine du matériel spécialisé, divers accélérateurs matériels adaptés à des applications spécifiques et des techniques de sécurité avancées utilisant des environnements d’exécution fiables et une attestation distribuée. Le projet fournit également un cadre de conception pour les systèmes d’IA critiques en matière de sécurité, et garantit qu’ils répondent à des exigences strictes en matière de sécurité. Les solutions multi-fournisseurs de VEDLIoT améliorent la flexibilité et l’adaptabilité, réduisant ainsi la dépendance à l’égard des plateformes propriétaires et favorisant une adoption plus large des technologies AIoT dans différentes industries.
Tester les technologies dans différents cas d’utilisation
VEDLIoT a validé avec succès ses technologies dans diverses applications, notamment dans l’automobile, l’IdO industriel et les environnements domestiques intelligents. Les principales démonstrations comprennent un miroir intelligent autonome, la détection et l’évitement des piétons, la détection des arcs électriques pour les systèmes de distribution à courant continu et la maintenance prédictive des moteurs électriques. Dix applications ont également été développées dans le cadre d’un appel ouvert, couvrant des domaines tels que le soudage au laser et les essais sur le miel. «Nous avons décuplé les performances et l’efficacité énergétique dans tous les domaines d’application clés en optimisant les composants matériels et les accélérateurs, ainsi que les chaînes d’outils et les modèles», précise Jens Hagemeyer. Ces résultats soulignent les contributions de VEDLIoT au développement des technologies AIoT en fournissant des solutions évolutives, efficaces et sécurisées. L’impact du projet devrait être substantiel, établissant de nouvelles références en matière de performance, d’efficacité énergétique et de sécurité pour les applications AIoT, en périphérie et en nuage.
Mots‑clés
VEDLIoT, AIoT, apprentissage profond, périphérie, réseaux neuronaux artificiels, nuage, intelligence artificielle des objets, accélérateur matériel, efficace sur le plan énergétique
