LOGICIEL DE COMPRESSION DE RESEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS

Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles clés du Deep Learning. Très performants, ils sont néanmoins lourds, complexes, énergivores et imposent le plus souvent des transferts de données pour leur développement.

Le service de compression proposé a pour objectif de réduire, en taille, en complexité et en temps de calcul, les réseaux de neurones artificiels pour les rendre plus légers et plus facilement embarquables sur des systèmes à ressources limitées. Des algorithmes de compression, issus du laboratoire sont encapsulés dans un portail en ligne. L’allègement est opéré directement sur le modèle, après apprentissage, sans données d’apprentissage, sans réapprentissage, sur un serveur distant.

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RÉFÉRENCE : COMPRESSION RESEAU [D02901]

MOTS CLÉS : Machine Learning/ Deep Learning / Intelligence Artificielle / IA Frugale / CNN / Edge Computing

TRL : 3 à 6 en 2024

ZOOM SUR L'OFFRE DE TECHNOLOGIE

Applications :	Marchés cibles :
Développement de modèles d’IA légers IA embarquées Optimisation des modèles d’IA	Deep learning Plateformes de science des données Logiciels d’Edge IA
Modèles de « Deep Learning » optimisés et plus légers Confidentialité des données Performances du modèle compressé équivalente à celles du modèle initial Optimisation/compression des modèles par des non experts des approches de compression.	SAVOIR-FAIRE et LOGICIELS en cours de dépôt

Applications :

Marchés cibles :

Développement de modèles d’IA légers
IA embarquées
Optimisation des modèles d’IA

Deep learning
Plateformes de science des données
Logiciels d’Edge IA

Avantages compétitifs :

Propriété intellectuelle :

Modèles de « Deep Learning » optimisés et plus légers
Confidentialité des données
Performances du modèle compressé équivalente à celles du modèle initial
Optimisation/compression des modèles par des non experts des approches de compression.