Plateforme TinyML & Traitement du Signal Embarqué
Intégrez des modèles d'intelligence artificielle directement sur microcontrôleurs et micro-NPU au plus près des signaux physiques. Détectez les anomalies vibratoires, acoustiques et thermiques en temps réel avec une empreinte énergétique minimale.
Plateforme TinyML & Traitement du Signal Embarqué
Réduction drastique des coûts de données cellulaires, réactivité d'alerte locale quasi instantanée et autonomie opérationnelle préservée même hors réseau.
Transmettre des flux continus de capteurs bruts vers le cloud sature les liaisons 4G et fait exploser les factures data. De plus, la moindre coupure réseau rend le diagnostic impossible.
L'intelligence artificielle analyse le signal directement sur le microcontrôleur du capteur. Seules les alertes qualifiées et anomalies sont transmises.
Verrous d'Intégration Silicium & Contraintes Physiques
Contraintes critiques observées lors du portage de modèles d'IA sur microcontrôleurs industriels :
Adéquation Mémoire & Contraintes SRAM
Les architectures de réseaux neuronaux conçues sous PyTorch excèdent couramment les capacités SRAM (256 à 512 Ko) des microcontrôleurs cibles et génèrent des débordements mémoire sans refonte.
Acquisition Synchrone DMA Haute Fréquence
L'échantillonnage continu de capteurs vibratoires MEMS à 10 ou 20 kHz sans gigue tout en alimentant l'inférence NPU requiert une gestion d'accès direct à la mémoire (DMA) à double tampon rigoureuse.
Pérennité & Recalibration des Modèles Déployés
Les modèles figés en mémoire Flash statique ne peuvent s'adapter à l'évolution des profils machine sans un mécanisme de mise à jour incrémentale sécurisée des poids synaptiques.
Architecture Système : La Réponse Edge Pulsar
Un pipeline logiciel complet pour exécuter des algorithmes de diagnostic sur silicium contraint :
Prétraitement & Extraction de Descripteurs
Calcul de transformées de Fourier (FFT) et d'analyses spectrales optimisées par instructions DSP (CMSIS-DSP) directement en sortie de flux DMA capteur.
Quantification Matérielle INT8/INT4
Compression et alignement des couches de tenseurs adaptés aux accélérateurs matériels (Arm Ethos, STM32N6 Neural-Art) avec préservation de la sensibilité.
Inférence Déterministe Locale
Exécution en boucle fermée sans allocation dynamique de mémoire, garantissant une latence sub-milliseconde et l'absence totale de dérive temporelle.
Télédistribution FOTA des Poids
Partitionnement flash dédié permettant la mise à jour sélective de la matrice de poids par liaison radio sans interrompre le système d'exploitation hôte.
Pourquoi Choisir Notre Architecture Plutôt que Développer en Interne ?
Facteurs de sécurisation de vos développements d'IA sur microcontrôleurs :
Convergence Data Science & Logiciel Embarqué
Vos équipes conçoivent les modèles métier sous Python ; nous assurons leur portage, leur quantification et leur exécution optimale sur microcontrôleur.
Préservation de l'Autonomie Énergétique
L'inférence locale évite la transmission radio continue de données brutes volumineuses, préservant la batterie et réduisant les coûts de connectivité.
Maintien de la Performance sur le Long Terme
Nos briques de mise à jour sécurisée permettent de recalibrer vos modèles face à l'usure mécanique des installations sans remplacement matériel.
Applications Industrielles Validées
Surveillance Vibratoire de Pompes & Réducteurs
Détection précoce d'écaillage de roulements ou de désalignement d'arbres par analyse spectrale continue.
Détection Acoustique de Décharges & Fuites
Identification haute fréquence de fuites de gaz sous pression et d'arcs électriques dans les armoires de puissance.
Surveillance Thermique & Dérive de Moteurs
Détection en temps réel de profils thermiques anormaux sur équipements électromécaniques isolés.
Services d'ingénierie associés
Adaptez, intégrez ou maintenez cette architecture grâce à nos services dédiés d'ingénierie logicielle embarquée et de cycle de vie.
Ultra-Low-Power MCU Board Support Packages
Bare-metal and RTOS driver development, clock tree tuning, and ultra-fast wake-up from low-power modes.
Deterministic RTOS & Task Scheduling
Hard real-time scheduling on Zephyr or FreeRTOS isolating high-frequency sensor acquisition loops.
Edge AI Quantization & Benchmarking
Validating model accuracy, INT8/INT4 quantization loss, and inference latency on physical target silicon.
Valider la faisabilité TinyML sur vos signaux capteurs
Qualifiez vos modèles d'intelligence artificielle sur microcontrôleur.