- Dspace a annoncé le lancement du Neural Net Coder, une solution logicielle conçue pour automatiser l’intégration des réseaux neuronaux dans les systèmes embarqués.
- Cet outil génère du code C prêt pour la production directement à partir de modèles d’intelligence artificielle (IA) entraînés, indépendamment de l’environnement de développement d’origine utilisé lors de la phase d’apprentissage.
L’implémentation manuelle des réseaux de neurones s’avère souvent longue et sujette aux erreurs lors du passage sur cible matérielle. Le processus automatisé fournit un code déterministe dont le comportement en exécution est prévisible, répondant aux exigences des unités de contrôle aux ressources limitées. Sur le plan de la sécurité logicielle, le code généré respecte les directives d’écriture MISRA, un critère essentiel pour les applications industrielles et automobiles critiques.
Afin de valider la conformité du code produit, l’outil intègre un protocole de vérification automatique par tests dits « back-to-back ». Ces tests comparatifs valident que le code C généré conserve une équivalence fonctionnelle stricte avec le réseau neuronal d’origine, garantissant la transparence des résultats pour les processus de certification.
Optimisation des ressources matérielles et applications temps réel
L’outil propose des fonctions d’optimisation post-entraînement qui agissent directement sur la structure du code sans imposer de phase de réentraînement du modèle d’IA. Les développeurs peuvent ainsi ajuster les paramètres pour réduire l’empreinte mémoire et la puissance de calcul requise, facilitant l’adaptation de l’application aux contraintes de différents matériels cibles. De plus, la capacité d’estimer les besoins en mémoire et en temps d’exécution dès les premières phases de conception permet de limiter les boucles d’itération au cours du projet.
Les cas d’usage types de cette technologie incluent le déploiement de capteurs virtuels, notamment pour le calcul de l’état de charge des batteries ou l’évaluation de paramètres physiques dont la mesure directe est difficile. L’outil permet d’exploiter l’IA dans ces configurations soumises à des contraintes de temps réel et de sécurité.
Sur le plan de l’intégration logicielle, le système est conçu pour s’interfacer avec les chaînes d’outils existantes basées sur le code, ainsi qu’avec les environnements de développement basés sur des modèles, à l’image de la plateforme Dspace TargetLink.
