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Cette annonce confirme la position de leader de BrainChip dans les solutions hardware pour l’Intelligence Artificielle (IA) pour les applications cloud et edge. La très faible consommation et le bas coût du NSoC Akida le rendent particulièrement adapté aux applications telles que ADAS (Advanced Driver Assistance Systems : Systèmes Actifs d’Aide à la Conduite), véhicules autonomes, drones, robots à guidage visuel, vidéosurveillance et autres systèmes de traitement de l’image. Sa modularité permet d’accroitre sa capacité en connectant plusieurs composants entre eux afin de former des réseaux neuronaux extrmement complexes destinés à des tâches d’apprentissage et d’inférence dans plusieurs marchés, y compris dans les technologies agricole (AgTech) et financière (FinTech).

Un Nouvel Arrivant dans un Marché Important

D’après Aditya Kaul, Directeur de Recherche chez Tractica, une société leader dans la veille technologique avec une spécialisation dans l’IA, « Le marché des circuits intégrés pour l’Intelligence Artificielle atteindra les 60 Milliards de dollars aux alentours de 2025 ». « Le calcul neuromorphique pourra concrétiser la promesse de l’IA de manière significative, particulièrement pour les applications de faible consommation. Au fur et à mesure que les obstacles seront franchis, l’industrie verra le déploiement d’une nouvelle classe de matériel optimisé par l’IA dans les années à venir. »

Lou DiNardo, PDG de BrainChip, déclare, « Malgré tous leurs efforts, aucune autre société, multinationale ou PME, n’avait encore réussi à introduire sur le marché un composant neuromorphique destiné à tre produit en volume. » « Akida, qui signifie « spike » en grec, constitue une première dans une nouvelle lignée de solutions hardware pour l’IA. L’Intelligence Artificielle dans l’edge sera bientôt aussi indispensable et omniprésente que le microcontrôleur. Avec le NSoC Akida, BrainChip se positionne en leader sur ce marché. La description détaillée de l’architecture du composant fait suite à notre annonce récente sur l’Environnement de Développement Akida. Nous collaborons de près avec des entreprises à l’échelle globale et poursuivons une stratégie multi-marchés pour mener à bien l’adoption rapide d’Akida. »

Le NSoC Akida : Inspiré par la Biologie, Conçu par le Numérique

Le NSoC Akida utilise un procédé CMOS purement numérique, permettant un rendement élevé et un coût très bas. Les réseaux SNN consomment naturellement moins que les réseaux neuronaux convolutifs traditionnels (CNN). En effet, ils remplacent les méthodes d’apprentissage basées sur des convolutions couteuses en ressources de calculs numériques et de retro-propagations, par des fonctions neuronales inspirées de la biologie, et des techniques feed-forward. Grace à ses recherches, BrainChip a optimisé un modèle de neurone et une méthodologie d’apprentissage pour aboutir à une efficacité et une performance jusqu’ici inégalées. Chaque NSoC Akida compte 1.2 million de neurones et 10 milliards de synapses, ce qui représente un facteur 100 en comparaison des test-chips d’Intel et d’IBM. Akida révèle un gain en performance décisif d’un facteur dix par rapport aux composants accélérateurs de CNN, dans des benchmarks tels que CIFAR-10 et ImageNet, tout en gardant une précision comparable.

Peter van der Made, CTO et fondateur de BrainChip, déclare, « Les Réseaux Neuronaux à Spike représentent la troisième génération de l’IA. Le NSoC Akida est l’aboutissement de plusieurs décennies de recherche pour la détermination du modèle neuronal optimal et des méthodologies d’apprentissage innovantes. »

Autonome pour l’Embarqué et des Applications de Coprocesseur

Le NSoC Akida est conçu pour tre utilisé comme un accélérateur autonome ou en tant que coprocesseur. Il incorpore des interfaces de capteurs pour l’imagerie traditionnelle à base de pixels, des capteurs dynamiques d’image (DVS), Lidar, Audio et autres signaux analogiques. Il est également doté d’interfaces rapides telles que PCI-Express, USB 3.0, et Ethernet. Enfin, des convertisseurs de données en spikes sont embarqués dans le composant et permettent de générer les signaux nécessaires à partir de tous types de données afin d’tre traités par le réseau neuronal d’Akida.

Méthodes d’Apprentissage Innovantes

Les flux de données dans les réseaux neuronaux à spike sont intrinsèquement unidirectionnels (sans retro-propagation), à la fois pour l’apprentissage et l’inférence. Akida incorpore des méthodes innovantes pour l’apprentissage supervisé et non-supervisé. En mode supervisé, les couches initiales du réseau apprennent de manière autonome, sans supervision et dans les couches finales complètement connectées, des étiquettes sont attribuées pour les transformer en réseaux de classification. Le NSoC Akida est conçu pour permettre l’apprentissage hors chip dans l’environnement de développement Akida (ADE), ainsi que sur le chip. Un CPU embarqué sert à contrôler la configuration du réseau de neurones Akida et permet également l’échange de métadonnées avec l’extérieur.

L’Environnement de Développement Akida est disponible dès maintenant pour les clients qui souhaitent accéder aux outils en avant-première dans le but de créer, d’entrainer et de tester des réseaux à spike destinés à tourner sur le NSoC Akida. Le composant commencera à tre échantillonné au troisième trimestre 2019.

http://www.brainchipinc.com/