Les avancées technologiques ont influencé de nombreux domaines, y compris la médecine, l'électronique grand public, l'aérospatiale et l'industrie. Un développement important est IA, qui a un impact sur diverses parties de la vie humaine. L'intégration de l'IA dans des dispositifs aux ressources limitées comme les microcontrôleurs a été difficile. Cependant, la création du Tiny Machine Learning (TinyML) a rendu cette intégration possible.

Notre dernier livre blanc présente une solution complète pour déployer des modèles d'IA sur des passerelles en périphérie aux ressources limitées, en particulier les microcontrôleurs. Il met en lumière l'impact transformationnel de l'IA dans divers domaines et les défis liés à l'intégration de l'IA dans des dispositifs aux ressources limitées. L'avènement du TinyML a permis de déployer des modèles ML sur de tels dispositifs, permettant des analyses en temps réel à la périphérie et réduisant la dépendance au cloud.

La solution d'IA proposée comporte deux grandes phases : le développement du modèle et le déploiement du modèle. La phase de développement du modèle utilise Edge Impulse pour des tâches telles que la collecte de données, la conception, l'entraînement et les tests. La phase de déploiement du modèle consiste à intégrer le modèle entraîné dans une architecture de référence en tant que module d'inférence.

L'architecture de référence est modulaire et intègre l'idée de petits services autonomes tirée de l'architecture microservices. Elle utilise un modèle de messagerie issu de l'architecture publication-abonnement, où chaque tâche agit en tant qu'émetteur ou abonné. Cette conception assure une communication et un échange de données sans faille entre les tâches, permettant un système flexible et modulaire qui peut être facilement maintenu et évolué.

Lisez-en plus pour mieux comprendre cette solution d'IA pour le développement et le déploiement efficaces d'applications TinyML dans des passerelles en périphérie contraintes !