L'IA permet aux machines d'effectuer toutes sortes de tâches qui étaient auparavant réservées aux humains. Vous avez besoin d'effectuer un contrôle qualité sur une ligne de production en usine ? Configurez une caméra alimentée par l'IA pour détecter les défauts. Que diriez-vous d'interpréter les données médicales ? L'apprentissage automatique peut identifier les tumeurs potentielles à partir des analyses et les signaler à un médecin.Mais des applications comme celle-ci ne sont utiles que si elles sont rapides et sécurisées. Une caméra AI qui prend quelques minutes pour traiter les images n'est pas très utile dans une usine, et aucun patient ne veut risquer l'exposition de ses données médicales si elles sont envoyées au cloud pour analyse.
Ce sont les types de problèmes que Google essaie de résoudre grâce à une initiative peu connue appelée Coral.
« D'ordinaire, les données des appareils faisant appel à l'IA étaient envoyées à de grandes instances de calcul, hébergées dans des centres de données centralisés où les modèles d'apprentissage automatique pouvaient fonctionner à grande vitesse », a expliqué Vikram Tank, chef de produit chez Coral. « Coral est une plateforme de composants matériels et logiciels de Google qui vous aide à créer des appareils avec une IA locale - fournissant une accélération matérielle pour les réseaux de neurones... directement sur l'appareil périphérique ».
Vous pourrez ne pas avoir entendu parler de Coral auparavant (il n'est sorti de la version bêta qu'en octobre dernier), mais il fait partie d'un secteur IA à la croissance exponentielle. Les analystes du marché prévoient que plus de 750 millions de puces et d'ordinateurs IA de pointe seront vendus en 2020, pour atteindre 1,5 milliard d'ici 2024. Et tandis que la plupart d'entre eux seront installés dans des appareils grand public comme les téléphones, une grande partie est destinée aux entreprises dans les industries comme l'automobile et les soins de santé.
En savoir plus sur Coral
Pour répondre aux besoins des clients, Coral propose deux principaux types de produits : les accélérateurs et les cartes de développement destinés au prototypage de nouvelles idées, et les modules destinés à alimenter le cerveau de l'IA des appareils de production tels que les caméras intelligentes et les capteurs. Dans les deux cas, le cœur du matériel est le TPU Edge de Google, une puce ASIC optimisée pour exécuter des algorithmes d'apprentissage machine légers - une version miniature du TPU refroidi utilisé dans les serveurs cloud de Google.
Le module Coral USB Accelerator dispose d’une puce électronique baptisée Edge TPU (TPU - Tensor Processing Unit, ou unité de traitement de tenseur), qui sert aux traitements d'intelligence artificielle effectués localement. Conçu comme un périphérique très facile à connecter, le module Coral USB Accelerator apporte au nano-ordinateur Raspberry Pi toute l'intelligence du circuit intégré Edge TPU.
Avec la possibilité de faire fonctionner des réseaux de neurones sur le RPi lui-même, vous pouvez incorporer de manière rapide et efficace des capacités d'intelligence artificielle à vos projets, tout en protégeant la confidentialité de vos données. Pour créer leurs réseaux de neurones et les soumettre au processus d’apprentissage, les développeurs disposent de TensorFlow. Il leur suffit ensuite de les compiler et de les faire fonctionner sur les cartes Edge TPU à l’aide du logiciel fourni. Une fois le réseau compilé installé, tous les calculs sont effectués localement sur le circuit Edge TPU, sans envoi de données dans le nuage. Tout retard lié au cloud étant éliminé, les performances sont meilleures et vous conservez les données des utilisateurs localement, sous contrôle.
Tout comme le Movidius Neural Compute Stick d'Intel sorti il y a plus d'un an déjà, la Coral USB Accelerator intègre son ASIC personnalisé sous la forme d'un stick facile à utiliser qui ressemble beaucoup à un disque flash. Cependant, en comparant les deux côte à côte, il existe des différences évidentes. Pour commencer, le stick Coral est beaucoup plus petit. Cela ne semble pas très important jusqu'à ce que vous vous rendiez compte que la clé Intel était si grande qu'elle avait tendance à bloquer les ports à proximité, ou était difficile à utiliser avec certains ordinateurs. Une partie de cette différence de taille est que la clé USB Coral Accelerator a une prise USB 3.0 Type-C pour les données et l'alimentation.
Sous Debian Linux, le Coral Dev Board se compose d'une carte de base avec des connexions périphériques; y compris ports USB 2.0 / 3.0, interface d'affichage DSI, interface de caméra MIPI-CSI, un port Ethernet Gigabit, une prise audio 3,5 mm, une borne 4 broches 2,54 mm pour haut-parleurs stéréo, un connecteur HDMI 2.0a pleine taille, deux microphones PDM numériques et un en-tête GPIO à 40 broches.
Attaché à la carte de base se trouve un système sur module amovible (SoM) de 40 × 48 mm construit autour d'un processeur NXP i.MX 8M et du TPU Edge lui-même. Le SoM possède un coprocesseur cryptographique, une prise en charge Wi-Fi et Bluetooth 4.1 intégrée, ainsi que 1 Go de RAM LPDDR4 et 8 Go d'eMMC
La plateforme Coral contient également un ensemble de modèles préparés (précompilation et apprentissage préalable), optimisés pour la puce électronique Edge TPU. Ces modèles flexibles facilitent la programmation et s'adaptent en fonction de vos propres applications.
À quel type d'utilisation peut servir Coral ?
Alors que son matériel peut être utilisé par des ingénieurs solitaires pour créer des projets amusants (Coral propose des guides sur la façon de construire une machine de tri de guimauve et une mangeoire à oiseaux intelligente, par exemple), l'objectif à long terme, explique Tank, est sur les clients d'entreprise dans des industries comme le monde automobile et les soins de santé.
À titre d'exemple du type de problème ciblé par Coral, Tank donne le scénario d'une voiture autonome qui utilise la vision industrielle pour identifier les objets dans la rue.
« Une voiture se déplaçant à 65 miles par heure (105 km/h) va parcourir près de 10 pieds (3 mètres) en 100 millisecondes », avance-t-il, donc tout « retard dans le traitement, causé par une connexion mobile lente par exemple, augmente le risque pour les cas d'utilisation critiques ». C'est beaucoup plus sûr pour effectuer cette analyse sur l'appareil plutôt que d'attendre une connexion lente pour savoir s'il s'agit d'un panneau d'arrêt ou d'un réverbère devant vous.
Tank affirme que des avantages similaires existent en ce qui concerne l'amélioration de la confidentialité. « Considérez un fabricant de dispositifs médicaux qui souhaite effectuer une analyse en temps réel des images échographiques à l'aide de la reconnaissance d'images », avance-t-il. L'envoi de ces images dans le cloud crée un vecteur potentiel faible pour les pirates, mais l'analyse des images sur l'appareil permet aux patients et aux médecins « d'avoir confiance que les données traitées sur l'appareil ne sortent pas de leur contrôle ».
Bien que Coral cible le monde de l'entreprise, le projet tire ses racines de la gamme de kits d'apprentissage automatique « AIY » de Google, explique Tank. Lancés en 2017 et alimentés par des ordinateurs Raspberry Pi, les kits AIY permettent à quiconque de construire leurs propres haut-parleurs intelligents et caméras intelligentes, et ils ont connu un grand succès sur les marchés des jouets et des fabricants de STEM.
Tank affirme que l'équipe AIY a rapidement remarqué que si certains clients voulaient simplement suivre les instructions et fabriquer les jouets, d'autres voulaient se servir du matériel pour faire des prototypes de leurs propres appareils. Coral a été créé pour répondre à ces clients.
Source : Coral Dev Board, Google, Coral
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