Machine learning embarqué: vision par ordinateur sur un microcontrôleur Raspberry Pi Picos

Le TinyML est une technologie multidisciplinaire en plein essor qui, grâce aux innovations en termes d’hardware embarqué, de software, et de modèles de machine learning moins gourmands, permet de nouvelles applications smart puisqu’on peut dorénavant exécuter des inférences au plus près des capteurs, et sur des équipements qui peuvent être à faible puissance. Cette évolution ouvre la voie à de nouveaux types d’applications et services de pointe qui ne dépendent d’aucun traitement dans le cloud, mais reposent sur des inférences embarquées et des raisonnements autonomes. TinyML présente une série d’avantages majeurs en matière de confidentialité, latence, efficacité énergétique et fiabilité. 

Pour démontrer le potentiel de TinyML, Sirris a déployé une application de vision artificielle sur un microcontrôleur bas de gamme pourvu d’outils en accès libre : nous sommes parvenus à déployer un réseau convolutif(MobileNet) sur un microcontrôleur Raspberry Pi Pico au moyen de TensorFlow Lite for Microcontrollers. Ce modèle traite des images RGB d'une résolution de 48 x 48 pixels et les classe dans trois catégories, avec un temps d’inférence de 250 ms.

Lors de ce webinaire, nous détaillerons cette tâche de classification d'images. Les thèmes suivants seront abordés :

• Matériel, microcontrôleur et caméra
• Architecture MobileNet appliquée et comparaison avec les réseaux de substitution
• Démonstration des outils en open source utilisés  pour l’entraînement, l’optimisation du modèle, et l’inférence : TensorFlow, TensorFlow Lite, TensorFlow Lite for Microcontrollers
• Résultats

Audience

Ce webinaire s’adresse aux entreprises de production et aux prestataires de services actifs dans l’industrie manufacturière qui se livrent au développement de capteurs, de solutions de surveillance ou de systèmes intelligents, et aux yeux desquels la smartification de produits constitue un moteur d’activité commerciale. Nous nous focaliserons sur les développeurs et ingénieurs en R&D, mais nous accueillerons également les responsables de services d’innovation et de R&D. 

Langue de travail : anglais