BrainChip Holdings Ltd. présentera les capacités de sa plate-forme informatique neuromorphique Akida aux participants du forum d'innovation tinyML EMEA, qui se tiendra du 26 au 28 juin à Amsterdam. Brainchip participera également à la table ronde sur l'étalonnage des performances. Le forum d'innovation tinyML EMEA accélère l'adoption de l'apprentissage automatique dans la région en reliant les efforts du secteur privé à ceux du monde universitaire pour repousser les limites de l'IA/ML sur des appareils à très faible consommation d'énergie.

Le tinyML comprend des appareils audio, visuels, de navigation, biométriques et médicaux, ainsi que d'autres utilisations commerciales et industrielles. Lors du forum, BrainChip présentera la capacité d'Akida à traiter efficacement toutes les modalités des capteurs - analyse visuelle telle que la reconnaissance faciale et gestuelle ; identification des sons, y compris le repérage des mots-clés vocaux et les commandes vocales ; analyse des vibrations pour détecter les défauts de performance ; et tests de goût avec décomposition de la composition des ingrédients et des niveaux de pH. BrainChip animera la discussion dans le cadre d'un panel d'analyse comparative qui explorera la pertinence et la nécessité d'une analyse comparative des plates-formes Edge AI pour aider l'industrie dans son ensemble à évaluer les plates-formes les mieux adaptées à leurs besoins.

Le processeur neuronal Akida est conçu pour fournir un processeur de réseau Edge AI complet à très faible 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.