BrainChip Holdings Ltd. présentera les caractéristiques innovantes de la plate-forme d'architecture Akida 2.0 aux participants du forum technique asiatique tinyML le 16 novembre à Séoul, en Corée. L'apprentissage automatique est à l'avant-garde de l'apport de l'intelligence artificielle à tous les aspects de l'informatique. C'est la technologie qui alimente de nombreuses applications avancées d'aujourd'hui, de la reconnaissance d'images aux interfaces vocales en passant par les véhicules à conduite autonome et bien d'autres encore.

Nombre de ces applications initiales d'intelligence artificielle nécessitent d'importantes ressources de calcul, le plus souvent dans des centres de données à l'échelle de l'informatique en nuage. Pour permettre l'utilisation et l'adoption par l'industrie, il est donc nécessaire de réduire de manière significative la puissance consommée pour apporter les applications aux dispositifs finaux à la périphérie du cloud (smartphones, wearables, véhicules, dispositifs IoT, etc.) et de réduire la charge sur les ressources nécessaires des centres de données. Le processeur neuronal Akida est conçu pour fournir un processeur de réseau Edge AI complet à ultra-basse consommation pour la vision, l'audio, les transducteurs intelligents, les signes vitaux et, plus largement, toute application de capteur.

Les solutions évolutives de BrainChip, qui peuvent être utilisées de manière autonome ou intégrées dans des systèmes sur puce pour exécuter les modèles d'aujourd'hui et les futurs réseaux directement dans le matériel, permettent au marché de créer des appareils et des services beaucoup plus intelligents et rentables qui peuvent être universellement déployés à travers des applications réelles dans les voitures connectées, les soins de santé, l'électronique grand public, l'IoT industriel, l'agriculture intelligente et plus encore, y compris l'utilisation dans une mission spatiale et dans les conditions les plus rigoureuses.