La start-up suisse Octonion, spécialisée en intelligence artificielle (IA) intégrée aux microcontrôleurs pour l’exploitation des données d’objets connectés, étoffe la solution Brainium Edge AI développée en partenariat avec Avnet, en y ajoutant une fonctionnalité d’analyse acoustique destinée à la maintenance préventive d’équipements industriels. Cette analyse du son vient en complément des mesures vibratoires déjà disponibles, et doit permettre, pour certains types de fréquences, d’optimiser la détection d’anomalies encore plus en amont.
Le système écoute et compare les fréquences acoustiques pour définir les comportements considérés comme normaux de la machine. En cas d’anomalie détectée, il avertit l’opérateur par un message ou un autre signal prédéfini, et peut même déclencher une alarme pour stopper l’équipement si le bruit augmente. Les sons pris en compte sont de différents types, comme des claquements, des percussions, des chocs, des souffles ou des fuites d’eau.
L’analyse du son est effectuée selon un modèle d’IA propre à chaque machine et défini soit par un apprentissage supervisé par l’humain, soit par la solution de machine learning (apprentissage automatique) autonome AI Studio. Celle-ci intègre des fonctions d’inférence embarquées au niveau des microcontrôleurs, donnant aux fabricants d’équipements industriels la possibilité de créer et d’opérer eux-mêmes les modèles d’IA appropriés à leurs produits.
De plus, la solution Brainium Edge AI assure l’analyse des données à la périphérie du réseau – à proximité de la source qui a généré les sons –, évitant des transferts dans le cloud ou sur un serveur central, et garantissant la sécurité des informations de l’utilisateur.