Orr Danon, est le PDG et co-fondateur de Hailo, une entreprise dont la mission est de permettre aux technologies de pointe intelligentes d’atteindre leur plein potentiel. La solution présentée par Hailo comble le fossé entre les technologies d’IA existantes et futures et la capacité de calcul nécessaire pour alimenter ces applications. L’entreprise se concentre sur la construction de processeurs d’IA suffisamment efficaces et compacts pour calculer et interpréter de grandes quantités de données en temps réel.
Pourriez-vous partager l’histoire de la genèse de Hailo ?
J’ai cofondé Hailo en 2017 avec des collègues que j’avais rencontrés auparavant dans l’unité technologique d’élite des Forces de défense israéliennes (FDI). En travaillant avec mes co-fondateurs Rami Feig et Avi Baum sur des solutions IoT (Internet des objets), une construction moins connue-“Deep Learning”-a continué à apparaître tout au long de nos recherches. Finalement, nous avons réuni des experts dans le domaine pour développer une nouvelle solution d’apprentissage en profondeur qui visait à résoudre les lacunes de l’architecture informatique vieillissante afin de permettre aux appareils intelligents de fonctionner plus efficacement à la périphérie. Après le décès malheureux de Rami, l’équipe Hailo a concrétisé sa vision en créant le processeur d’intelligence artificielle révolutionnaire de Hailo.
Pourriez-vous expliquer brièvement pourquoi l’edge computing est souvent une solution supérieure au cloud computing ?
Lorsque nous avons lancé Hailo, les technologies d’IA perturbatrices étaient largement limités au cloud ou aux grands centres de données, car ils sont coûteux, nécessitent une puissance de calcul élevée et un matériel étendu pour fonctionner, et consomment une quantité importante d’énergie. Nous pensons que l’IA contribue à créer un monde meilleur, plus sûr, plus productif et plus excitant, mais pour que cela se produise, l’IA doit également être disponible à la périphérie. Pour la mise en œuvre d’applications en temps réel et à faible latence sur des appareils tels que des caméras connectées au réseau, des véhicules et des appareils IoT, le traitement à la source est essentiel pour un fonctionnement efficace. Grâce à l’intelligence artificielle de pointe, nous pouvons exploiter pleinement un certain nombre de cas d’utilisation clés qui alimentent l’avenir des villes intelligentes, des transports intelligents, de la conduite autonome, des systèmes de gestion vidéo (VMS), de l’industrie 4.0, et plus encore.
Quels sont certains des défis liés au traitement des données visuelles en périphérie ?
L’objectif est d’obtenir autant de performances et de fonctionnalités que possible dans les appareils en périphérie afin qu’ils puissent traiter un énorme quantité de données visuelles rapidement et avec peu de latence ; Pourtant, l’une des principales contraintes est la consommation d’énergie, à la fois en termes de quantité d’énergie pouvant être fournie à l’appareil et de chaleur générée par le processeur.
Avec caméras intelligentes, par exemple, les fabricants ont besoin d’un processeur AI pour s’adapter à une enveloppe de 2 à 3 W car la caméra ne peut pas utiliser le refroidissement par ventilateur et parce qu’elle aura généralement une alimentation électrique limitée. Ce sont des problèmes aigus car à une puissance aussi faible, les performances sont extrêmement limitées lors de l’utilisation de la plupart des processeurs du marché.
Comment Hailo a-t-il réinventé l’architecture du processeur AI ?
Nous y sommes parvenus en concevant spécifiquement un processeur d’intelligence artificielle conçu pour fonctionner sur des appareils périphériques, en tenant compte des limitations de taille et de puissance. Ce faisant, nous activons une puissance de calcul sans précédent sur les appareils de périphérie, leur permettant d’exécuter l’IA plus efficacement et d’exécuter des applications sophistiquées d’apprentissage en profondeur telles que la détection d’objets, la reconnaissance d’objets, la segmentation, etc., avec des niveaux de performance auparavant possibles uniquement dans le nuage. Cette architecture unique permet un traitement multi-flux et multi-applications, améliorant les performances et la rentabilité des périphériques périphériques.
Un exemple de l’utilisation de cette architecture est Video Management Systems (VMS). Ces systèmes sont utilisés dans des zones avec de nombreuses caméras, telles que les immeubles de bureaux, les stades, les applications de ville intelligente et les autoroutes pour mieux gérer la sûreté et la sécurité, y compris la surveillance des urgences et des accidents, les activités suspectes, la gestion du trafic, le contrôle d’accès, la perception des péages et plus encore.. Pendant de nombreuses années, les entreprises se sont entièrement appuyées sur des processus manuels pour collecter, analyser et stocker des données vidéo. Désormais, grâce à l’architecture de réseau neuronal unique de Hailo, VMS peut effectuer plusieurs tâches en parallèle, en temps réel, permettant le traitement simultané de plus de canaux et de plus d’applications. Les applications incluent la reconnaissance avancée des plaques d’immatriculation (LPR), la surveillance du trafic, la détection comportementale, etc.
Pourriez-vous discuter du cœur de traitement du réseau neuronal et de votre approche de calcul des réseaux neuronaux en parallèle ou séquentiel ?
Notre processeur d’IA combine plusieurs innovations qui traitent des propriétés fondamentales des réseaux de neurones. Nous avons appliqué un schéma de contrôle innovant basé sur une combinaison de matériel et de logiciel pour atteindre de très faibles joules par opération avec un degré élevé de flexibilité.
Notre architecture unique orientée flux de données s’adapte à la structure du neurone réseau et permet une utilisation intensive des ressources. Le compilateur de flux de données Hailo est composé d’un logiciel complet, co-conçu avec notre matériel, pour permettre un déploiement efficace des réseaux de neurones. Le compilateur de flux de données reçoit le modèle utilisateur en entrée. Dans le cadre du flux de construction, le compilateur de flux de données décompose chacune des couches réseau en éléments de calcul requis, générant un graphique de ressources qui est une représentation du réseau cible. Le compilateur de flux de données fait ensuite correspondre le graphique des ressources du réseau cible aux ressources physiques disponibles sur le processeur, générant un canal de données personnalisé pour le réseau cible. Lorsqu’elle est effectuée de cette manière, l’exécution d’un modèle sur un appareil est très efficace, en utilisant un minimum de ressources de calcul à tout moment.
Quelles sont certaines des plates-formes basées sur Hailo actuellement disponibles pour les entreprises ?
Le processeur Hailo-8™ et les modules d’intelligence artificielle peuvent être connectés à une variété d’appareils de pointe, aidant ainsi plusieurs secteurs à bénéficier de capacités d’intelligence artificielle supérieures, notamment l’automobile, les villes intelligentes, la vente au détail intelligente, et l’industrie 4.0.
Hailo s’est associé aux principaux acteurs VMS et ISV tels qu’Innovatrics, Network Optix, GeoVision et Art of Logic, pour permettre des analyses vidéo les plus performantes à grande échelle.
Combien de temps ces solutions peuvent-elles faire gagner aux clients qui intègrent des solutions d’IA ?
S’approvisionner en solutions intégrées qui s’exécutent sur des plates-formes VMS établies permet de gagner du temps, mais ce n’est pas le principal avantage de le système. Les solutions VMS basées sur Hailo permettent d’exécuter davantage de flux en parallèle et de traiter davantage d’applications pour chaque flux.
La possibilité d’exploiter l’IA pour traiter plusieurs flux vidéo signifie également que seuls des événements spécifiques doivent être diffusés en continu vers le cloud pour le stockage, ce qui permet de réaliser d’importantes économies sur la bande passante et la capacité de stockage.
Quelles sont les leçons que vous avez tirées du déploiement d’applications d’apprentissage en profondeur dans des appareils en périphérie ?
Nous avons vu de nos propres yeux comment l’IA en périphérie jouera un rôle clé dans la stimulation de l’innovation dans une grande variété de secteurs dans les années à venir. Alors que les entreprises recherchent des solutions qui garantissent que leurs appareils sont plus puissants, polyvalents, réactifs et sécurisés, le cloud continuera de céder la place aux appareils de périphérie et aux modèles hybrides. Ceux qui réussiront à mettre en œuvre l’IA à la périphérie gagneront un avantage à tous les niveaux.
Quelle est votre vision de l’avenir de l’informatique de pointe ?
Informatique de pointe-en particulier l’IA à la périphérie-a la capacité de transformer complètement le fonctionnement du monde qui nous entoure, en permettant des appareils tels que des caméras intelligentes, des véhicules intelligents, des robots autonomes, des outils avancés de gestion du trafic, une construction intelligente, des usines intelligentes et plus encore. L’IA à la périphérie a le pouvoir de changer tout et n’importe quoi, permettant à de nouvelles applications de rendre notre monde plus intelligent et plus sûr. La technologie de traitement de l’IA de Hailo est un catalyseur majeur de tous ces cas d’utilisation. Nous continuerons à nous associer à des fabricants et des innovateurs du monde entier pour rendre ces solutions plus accessibles.
Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter Hailo.