Un accélérateur IA pour l’embarqué, nommé Akida Pico, qui consomme moins de 1 milliwatt ? Personne ne fait mieux, à en croire l’annonce de Brainchip, le 1er octobre dernier. Cette entreprise australienne, fondée en 2014, a fait de l’électronique neuromorphique (dont le fonctionnement est inspiré du cerveau) son cheval de bataille.
Dernier-né de la gamme Akida disponible pour l’industrie, Akida Pico est précisément un coprocesseur neuronal, ou NPU, qui permet de réveiller un microcontrôleur, voire un circuit plus imposant. Destiné à intégrer des capteurs fonctionnant sur batterie dans le secteur de l’IoT, de la santé ou encore de la défense, il filtrerait les fausses alarmes, par exemple, évitant le « réveil » complet du capteur, consommateur d’énergie.
La convolution temporelle combinée à la convolution spatiale
L’architecture de ce NPU est optimisée pour exécuter des réseaux de neurones à composante temporelle (TENN, temporal enabled neural networks), une invention de Brainchip dont le principe se rapproche des réseaux de neurones à impulsions (SNN, spiking neural networks).
L’idée générale est d’introduire dans le modèle d’IA une convolution sur les données temporelles et de la combiner à l’habituelle convolution sur les données spatiales. Une notion temporelle qui existe typiquement dans des flux séquentiels, audio ou vidéo. Le but, in fine, est d’éliminer les redondances spatiotemporelles et de ne traiter que le nécessaire, ce qui peut réduire la consommation énergétique dans les proportions vues plus haut.
Fournie par Brainchip, la plateforme logicielle MetaTF permet aux développeurs de créer et d’optimiser ces réseaux de neurones temporels pour l’Akida Pico. Brainchip ne communique pas sur les autres caractéristiques techniques.
