Neurala

Sa technologie de base, le L-DNN (Réseau de Neurones Profonds à Vie), est une architecture brevetée, inspirée des neurosciences, conçue pour exécuter l'ensemble du flux de travail AI, y compris l'entraînement, l'adaptation et l'inférence, en périphérie, sur des processeurs standards, sans dépendance au cloud.

Le L-DNN sépare un "Backbone" gelé et pré-entraîné qui extrait des caractéristiques visuelles d'une "Head" à apprentissage rapide qui se met à jour sur l'appareil en quelques secondes. Neurala affirme que cela permet à un modèle déployé d'apprendre une nouvelle classe ou un nouvel objet sur le terrain sans réentraînement complet ni envoi de données à un serveur, et que son approche de consolidation de mémoire évite l'oubli catastrophique, de sorte que de nouvelles connaissances sont ajoutées sans effacer ce que le modèle a déjà appris. Neurala cite également des chiffres de référence spécifiques : 0,4 secondes pour entraîner un modèle contre environ six heures pour un réseau de neurones profonds conventionnel équivalent, et 98,4 % de précision sur un benchmark utilisant 14 images par classe.

Le L-DNN prend en charge plusieurs types de modèles de vision, y compris la classification, chacun pouvant être entraîné en périphérie à partir d'un petit nombre d'images étiquetées plutôt que d'un grand ensemble de données étiquetées professionnellement. Une fonctionnalité de "Brain Melding" permet à plusieurs déploiements de L-DNN de consolider ce qu'ils ont appris séparément en un seul modèle, permettant une forme d'apprentissage fédéré à travers une flotte d'appareils sans centraliser les données brutes. Une capacité de "rejet d'inconnu" permet à un modèle déployé de refuser de donner une réponse par défaut lorsqu'il n'est pas sûr, plutôt que de toujours retourner une prédiction.

Neurala ne vend pas de logiciels prêts à l'emploi. Elle travaille directement avec l'équipe d'ingénierie d'un OEM, d'une entreprise de plateforme ou d'un intégrateur de systèmes à travers un processus en quatre étapes (découverte technique, évaluation de faisabilité, intégration technique et support au déploiement) pour emballer le L-DNN en tant que bibliothèque logicielle adaptée au matériel de ce partenaire, allant des processeurs Intel et ARM aux GPU NVIDIA. Comme l'ensemble du flux de travail s'exécute sur l'appareil, les données d'image ne quittent jamais le matériel du partenaire, ce que l'entreprise positionne comme un avantage intégré en matière de confidentialité et de conformité pour les industries réglementées ou sensibles à la sécurité. Les études de cas sur le site de Neurala décrivent des déploiements intégrés pour du matériel d'imagerie, de l'OCR axé sur la logistique et des caméras intelligentes en périphérie, et les partenaires nommés incluent FLIR, Sony, Zebra, IHI et Antares Vision.

Le modèle de Neurala est un modèle de partenariat technologique plutôt qu'un produit SaaS en libre-service : les prix, les délais d'intégration et les conditions de licence sont négociés par engagement plutôt que publiés, et les utilisateurs potentiels évaluent la technologie à travers une conversation directe avec l'équipe d'ingénierie de Neurala plutôt qu'un essai d'inscription.