Système de vision intelligent pour l’informatique en périphérie
L’informatique en périphérie implique le traitement des informations localement là où elles sont générées et là où les résultats du calcul seront utilisés. Il est nécessaire de rendre les appareils intelligents réellement intelligents, c’est-à-dire qu’ils ne dépendent pas exclusivement des retours d’un serveur distant. «L’informatique en périphérie permet aux systèmes de fonctionner de manière autonome et de réagir et de s’adapter rapidement aux changements de leur environnement», explique Jacek Flak, coordinateur du projet MISEL(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), du VTT Technical Research Centre(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) de Finlande. «Ils peuvent fonctionner même lorsque la connexion réseau n’est pas disponible, par exemple dans les zones peu peuplées ou touchées par des catastrophes naturelles, et éviter de nombreux problèmes liés à la sécurité et à la confidentialité induits par les transferts de données.»
Système de vision artificielle compact et efficace
Toutefois, pour être commercialement attractifs et applicables à de nombreuses applications, les appareils intelligents doivent être efficaces et fiables. Le projet MISEL, financé par l’UE, a cherché à résoudre ce problème en se concentrant sur les performances de l’ensemble de la chaîne de traitement, depuis les capteurs fournissant les données d’entrée jusqu’à la prise de décision finale. Le projet a rassemblé des chercheurs de divers domaines de recherche, notamment la science des matériaux, l’électronique et la conception d’algorithmes. «Notre objectif principal était de développer un système de vision artificielle compact capable de percevoir et d’interpréter les changements de l’environnement», explique Jacek Flak. «Pour cela, nous avons travaillé sur plusieurs aspects d’un système de vision artificielle.» Il s’agissait notamment de capteurs et de processeurs cellulaires bio-inspirés conçus pour imiter certaines fonctionnalités de la rétine de l’œil et de certaines parties du cerveau. Un capteur d’image a également été développé pour s’adapter à différentes conditions d’éclairage. Une couche de photodétecteurs à base de points quantiques a été intégrée pour étendre la sensibilité au-delà de la lumière visible vers le spectre proche infrarouge. «Nous avons également introduit de nouveaux algorithmes pour le traitement des informations visuelles», note Jacek Flak. «Nous avons essayé de trouver le meilleur compromis possible entre complexité et performances, afin de permettre une mise en œuvre efficace dans des appareils petits et de faible consommation.»
Co-conception réussie d’un algorithme matériel
Les capacités matérielles ont été largement étudiées lors du développement de l’algorithme, offrant à chacun une meilleure compréhension des possibilités et des défis liés à la réalisation d’une informatique en périphérie efficace et fiable. Le résultat a été une co-conception réussie d’un algorithme et d’un matériel. «Notre travail a également ouvert de nouvelles possibilités pour une représentation efficace des données d’analyse d’images et de mise en œuvre matérielle», fait remarquer Jacek Flak. «Du point de vue de la fabrication, nous avons identifié de nombreuses solutions techniques pour améliorer la qualité et la fiabilité des appareils. Les circuits électroniques conçus, bien que très complexes, étaient tous reliés entre eux et fonctionnaient comme prévu.» Les systèmes conçus et évalués sont également équipés d’accélérateurs périphériques-IA, des cœurs de traitement spéciaux dédiés à la résolution d’opérations complexes requises par les algorithmes d’IA.
Nouveaux systèmes de perception environnementale
Le projet MISEL a permis de résoudre certains goulots d’étranglement clés en matière de communication et de calcul dans l’informatique en périphérie et a également révélé des besoins d’amélioration pour les prochaines versions. «Grâce aux connaissances acquises grâce au projet, il sera plus facile d’orienter les futurs produits vers des applications de robotique mobile autonome», ajoute Jacek Flak. Par exemple, sur la base des résultats de MISEL, de nouveaux systèmes de perception environnementale peuvent être développés pour cibler des robots ou des drones autonomes. Cela pourrait être très utile dans des applications pratiques telles que la recherche de survivants dans les zones sinistrées, la surveillance de sécurité ou les futurs besoins des voitures intelligentes comme l’assistance à l’évitement des collisions. «Notre partenaire de projet, Kovilta(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), a annoncé son intention de poursuivre le développement des structures d’accélération testées dans le domaine de la robotique, notamment pour les drones et l’industrie automobile», explique Jacek Flak. «D’autres partenaires du consortium, dont VTT, étendent leurs services grâce aux technologies développées ou améliorées dans le cadre du projet.»
