L’émergence de solutions d’IA (Intelligence artificielle) comme ChatGPT ou DALL-E commence à faire ressentir le pouvoir de l’IA qui commence à envahir de nombreux aspects de notre vie. À l’heure actuelle, 80 % de l’IA mondiale s’exécute encore du côté serveur, et repose sur des « modèles de base », et seuls quelques appareils autonomes prennent en charge l’exécution de l’IA, comme la reconnaissance faciale, le réveil vocal et d’autres applications. De nombreux analystes estiment que l’IA ne sera pas mature pour une utilisation généralisée avant 2050. SeeedStudio souhaite accélérer ce processus afin que l’IA soit disponible pour les Makers, les appareils IoT industriels et autre matériel existant.

Edgelab : Faites l’expérience de l’IA  avec du matériel à 10 €

Auteur : Lakshan – 9/12/2022

SeeedStudio est très heureux de présenter son dernier projet d’IA « EdgeLab« , qui, selon eux, rendra l’accès à l’IA plus facile et plus rapide !
EdgeLab est un projet open source axé sur l’IA embarquée. SeedStudio optimise les meilleurs algorithmes d’OpenMMLab pour des scénarios du monde réel et les fait fonctionner plus rapidement et plus précisément sur du matériel embarqué.

OpenMMLab dispose actuellement de 15 bibliothèques d’algorithmes couvrant de nombreuses utilisations comme la classification, la détection d’objets, la segmentation, l’estimation de temps de pose, etc. Il existe plus de 250 versions d’algorithmes, mais comme la plupart des algorithmes sur le marché aujourd’hui, peu d’entre eux peuvent être implémentés dans des produits réels ou sont limités aux GPU haute performance. Sur la base d’OpenMMLab, EdgeLab sélectionne les algorithmes adaptés aux performances matérielles et optimise la mise en œuvre de l’algorithme en fonction des scénarios requis, de sorte que les algorithmes puissent fonctionner plus rapidement, avec moins de consommation d’énergie et de façon plus précise dans les appareils.

Ce qui est inclus

SeeedStudio est profondément impliqué dans le domaine de l’IoT depuis de nombreuses années, notamment avec des solutions IoT pour la surveillance environnementale à longue portée avec une faible consommation d’énergie. En raison de la nécessité de déploiements à grande échelle, le coût matériel de ces solutions ne dépasse souvent pas 10 €. En outre, ils ont constaté que 99% des données reçues dans l’espace environnemental et d’analyse des données ne génèrent pas de valeur, et l’industrie recherche ardemment de nouvelles technologies pour apporter des percées. Sur la base des expérience passée, EdgeLab comprendra principalement les algorithmes orientés vers les applications suivantes.

Détection des anomalies

Dans le monde réel, les données anormales sont souvent difficiles à identifier, et même si elles peuvent être identifiées, elles entraînent un coût très élevé. L’algorithme de détection d’anomalies recueille des données normales, et tout ce qui se trouve en dehors des données normales est considéré comme une anomalie. (bientôt disponible)

Vision par ordinateur

SeeedStudio propose ici un certain nombre d’algorithmes de vision par ordinateur tels que la détection d’objets, la classification d’images, la segmentation d’images et l’estimation du temps de pose. Cependant, ces algorithmes ne peuvent pas fonctionner sur du matériel à faible coût. EdgeLab optimise ces algorithmes de vision par ordinateur pour obtenir une bonne vitesse d’exécution et une bonne précision dans les appareils bas de gamme.

Classification discrète

 

À l’exception des données sonores et visuelles, la plupart des données du monde réel sont discrètes, et les données ne peuvent produire des résultats qu’après classification.

 

Scenario spécifique

Des scénarios spécifiques, tels que la reconnaissance des compteurs analogiques, des compteurs numériques traditionnels et la classification audio.

Ici lecture d’un affichage analogique.

 

 

Caractéristiques

Convivialité

EdgeLab fournit une plateforme conviviale qui permet aux utilisateurs d’effectuer facilement des formations sur les données collectées, et de mieux comprendre la performance des algorithmes grâce aux visualisations générées pendant le processus de formation.

Des modèles à faible puissance de calcul et à haute performance

EdgeLab se concentre sur la recherche d’algorithmes d’IA en bout de chaîne, et les modèles d’algorithmes peuvent être déployés sur des microprocesseurs, comme l’ESP32, certaines cartes de développement Arduino, et même dans des SBC embarqués comme le Raspberry Pi.

Prise en charge de plusieurs formats pour l’exportation de modèles

À l’heure actuelle, TensorFlow Lite est principalement utilisé dans les microcontrôleurs, tandis qu’ONNX est principalement utilisé dans les appareils avec Linux embarqué. Il y a quelques formats spéciaux tels que TensorRT, OpenVINO, qui sont déjà bien supportés par OpenMMlab. EdgeLab a ajouté l’exportation de modèles TFLite pour les microcontrôleurs, qui peuvent être directement convertis au format uf2 et déposés par glisser-déposer dans le dispositif pour le déploiement.

Source

Cet article est la traduction d’un article paru sur le blog de SeedStudio.

https://github.com/Seeed-Studio/Edgelab