jeudi, 28 mars 2024

Le modèle Emza offre une reconnaissance faciale à faible ressource sur le matériel de pointe d’Alif

Le fabricant israélien de capteurs d’IA de pointe Emza Visual Sense et la start-up de matériel de pointe Alif Semiconductor ont révélé un partenariat pour démontrer la conception de reconnaissance faciale d’Emza alimentée par le système de microcontrôleur (MCU) d’Alif comme un exemple de la façon dont les services d’intelligence artificielle de pointe peuvent intégrer la modalité biométrique.

Dans le cadre de la présentation, Emza a formé sa conception de reconnaissance faciale sur le microNPU Arm Ethos-U55, une unité de traitement neuronal, qui est intégrée au système de microcontrôleur Ensemble d’Alif ( MCU). Une présentation organisée par Arm with Emza’s Eitan Weintraub, un ingénieur en apprentissage d’appareils, a détaillé l’application logicielle de biométrie faciale comme étant capable de trouver des détails faciaux comme la position et des points de repère jusqu’à 2 mètres de distance sur des applications à faible puissance. Les avantages sont la facilité d’utilisation d’appareils intelligents tels que les ordinateurs portables et les smartphones, et la détection humaine pour la sécurité à domicile grâce à des appareils IdO de pointe tels que des sonnettes vidéo et des caméras intelligentes.

Une déclaration de l’entreprise indique qu’Emza est le tout premier partenaire de la communauté Arm AI à fournir un exemple complet de code d’application basé sur l’apprentissage automatique au référentiel d’Arm pour évaluer l’apprentissage automatique intégré. Le package d’évaluation intégré ML peut être utilisé pour évaluer la durée d’exécution, les besoins en processeur et l’allocation de mémoire.

La présentation a révélé que la conception biométrique de pointe d’Emza fonctionnait beaucoup plus rapidement sur le MCU Ensemble avec le microNPU Arm Ethos-U55 par rapport à un Option CPU uniquement tout en consommant moins d’énergie. Lors d’une exposition en direct, Weintraub a révélé que la vitesse de raisonnement sur une solution à processeur haute efficacité uniquement prenait 1030 millisecondes, tandis qu’un service avec le microNPU Ethos-U55 prenait 10,4 millisecondes. De même, un service hautes performances uniquement CPU a pris 418 millisecondes pour l’inférence, tandis que le microNPU Ethos-U55 a permis une amélioration à 4,7 millisecondes. Cela permet des capacités d’inférence d’IA complexes connectées à la biométrie faciale comme le suivi des yeux et la reconnaissance faciale dans des gadgets abordables à faible consommation d’énergie, ce qui ouvre la possibilité de gadgets industriels de l’Internet des objets (IoT), d’appareils clients et d’autres utilisations, selon Emza et Alif. /p>

« Pour libérer la capacité de l’IA des terminaux, nous devons permettre aux développeurs IoT d’accéder beaucoup plus facilement à une plus grande efficacité, à des flux de développement moins complexes et à des modèles ML améliorés », déclare Mohamed Awad, vice-président IoT et Embedded à Bras. « Le microcontrôleur d’Alif aide à redéfinir ce qui est possible aux plus petits terminaux et la contribution d’Emza aux conceptions améliorées du référentiel open source Arm AI accélérera le développement de l’IA de pointe. »

L’industrie de la biométrie a en fait pris note de options de bord avec reconnaissance faciale. Innovatrics s’est associé à l’entreprise d’informatique de pointe et de systèmes experts (IA) Blaize, et Synaptics a lancé un ensemble d’examens d’IA de pointe avec reconnaissance biométrique.

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