La technologie Arkane
1. Deep Learning du sans fil aux systèmes radars
2. IA transparente , explicable, de confiance
3. IA frugale embarquée sur FPGA
4. Model Based Design et intégration continue
Deep Learning pour le traitement du signal et radar
Adopter des approches hybrides reconfigurables robustifiées par l’IA pour optimiser la consommation de ressources et la rapidité de calcul.
Grâce à des techniques de beamforming avancées intégrant des couches d’IA, nos solutions améliorent la précision des signaux. L’optimisation en temps réel offre une meilleure résolution spatio-temporelle et une suppression des interférences, améliorant la détection, la localisation et la classification des signaux dans des environnements difficiles.
IA transparente, explicable et de confiance
Comprendre le fonctionnement de nos algorithmes d’Intelligence Artificielle pour assurer la maîtrise du système et mesurer sa fiabilité
Nos solutions sont conçues pour être transparentes et explicables, permettant aux utilisateurs de comprendre les décisions du modèle et d’identifier rapidement les anomalies.
Pour le traitement de signal hybride, nous étudions la sensibilité des algorithmes hybrides afin d’évaluer leur robustesse et leur fiabilité dans des environnements changeants.
IA frugale embarquée sur FPGA
Implémenter le Deep Learning sur du matériel FPGA reconfigurable pour optimiser les performances de calculs. Créer des modèles d’IA frugale consommant moins de ressources, de leur entrainement jusqu’à leur inférence.
Nos solutions exploitent la flexibilité et l’efficacité des FPGA pour offrir une puissance de traitement élevée avec une latence réduite.
En intégrant des techniques avancées de compression et de quantification, nous déployons des modèles plus légers et efficaces, adaptés aux contraintes environnementales et énergétiques actuelles.
Notre approche d’intégration permet de maximiser les performances des modèles quantifiées et embarqués tout en minimisant l’empreinte énergétique.
Model Based Design et intégration continue
Utiliser une approche Model Based Design pour optimiser la traçabilité et la vérification du code par rapport à une liste d’exigences.
Standardiser et automatiser nos processus en intégration continue de manière reproductible pour déployer nos modèles rapidement, de la conception à l’implémentation sur carte électronique.
Notre méthode assure une transition fluide et transparente entre les différentes étapes de développement, garantissant ainsi une conformité stricte aux exigences et une meilleure qualité du produit final.
Nos solutions d’intégration continue permettent une mise à jour et une amélioration constante des modèles, garantissant leur performance optimale et mise en fonction fluide et rapide.
Découvrez nos solutions :
Réseaux
sans fil IoT
Collecte de données sans fil, fiable et à faible latence pour le monitoring de structure et l’instrumentation.
Beamforming adaptatif
Formation de voies adaptative basée sur des techniques de Machine Learning pour des antennes multi éléments.
Traitements multi-antennes et radars avancés
Intelligence Artificielle embarquée sur FPGA pour le traitement du signal.