fr.wedoany.com Rapport : Le 6 juillet, TokyoArtisan Intelligence (TAI) a annoncé que la puce de test semi-conductrice IA reconfigurable « Sting Ray », destinée aux systèmes d’IA physique en périphérie, a achevé sa conception, fabrication, test et évaluation, et que le projet entre dans sa phase de production en série. Cette puce, fabriquée selon le procédé 40 nm d’UMC, sert à valider une architecture de puce IA périphérique à faible consommation, faible latence et adaptable à divers modèles d’IA. 
« Sting Ray » n’est pas une puce de série destinée à la vente directe aux utilisateurs finaux, mais une puce de test utilisée par TAI pour valider techniquement son architecture avant la production en série. Sa mission est de prouver que l’architecture propriétaire de l’entreprise peut exécuter diverses tâches d’IA sur le terrain, tout en maîtrisant la consommation, la latence et le coût matériel. Contrairement aux grands modèles d’IA purement logiciels, l’IA physique doit fonctionner sur des équipements réels, des robots, des capteurs, des caméras, des lignes de production et des infrastructures sur site, en traitant des images, des sons, des états et des signaux de contrôle issus du monde réel. Le système doit non seulement reconnaître les informations, mais aussi réagir en un temps très court par des actions mécaniques ou des décisions sur le terrain. La réactivité et la stabilité de la puce sont donc plus cruciales que la simple puissance de calcul de pointe.
Le choix de la voie « reconfigurable » par TAI constitue le point central de ce prototype de puce. Sting Ray exploite la propriété de reprogrammabilité des circuits FPGA pour explorer une structure capable d’adapter son circuit de traitement en fonction de l’application et du modèle d’IA. Les puces IA fixes traditionnelles sont généralement optimisées pour un type de modèle ou d’opérateur ; si la structure du modèle change, la marge d’adaptation matérielle est limitée. Les GPU polyvalents, bien que flexibles, présentent une consommation et une dissipation thermique élevées, ce qui les rend moins adaptés aux petits équipements, robots, transports ferroviaires, lignes de production en usine ou terminaux périphériques. L’idée derrière Sting Ray est d’offrir, sur une base de faible consommation et faible latence, une marge d’ajustement pour différents modèles, permettant à une même architecture matérielle de servir davantage de tâches sur le terrain.
La validation de cette puce de test porte sur quatre axes : premièrement, vérifier la reconfigurabilité, en permettant au circuit de traitement d’être exploré et optimisé selon l’application et le modèle ; deuxièmement, optimiser les canaux de câblage pour que les connexions internes de la puce puissent être observées et contrôlées ; troisièmement, valider la capacité de fonctionnement à faible consommation et faible latence, afin d’exécuter un traitement en temps réel avec des ressources électriques limitées sur site ; quatrièmement, développer un logiciel de conception et de validation permettant de mapper les circuits utilisateur sur la puce semi-conductrice reconfigurable, et de confirmer que la puce de test fabriquée fonctionne correctement. Pour une start-up de puces, ces validations sont plus importantes que la simple présentation d’un prototype, car la production en série nécessite de résoudre simultanément l’architecture matérielle, les outils de conception, le processus de validation et l’adaptation aux applications.
TAI oriente principalement « Sting Ray » vers les infrastructures, la fabrication et la robotique. Les scénarios d’infrastructures et de chemins de fer nécessitent de connecter simultanément de nombreuses caméras et capteurs pour détecter les anomalies sur les voies, équipements, gares, ponts ou tunnels. Les scénarios de fabrication et d’usine exigent des inspections visuelles, des contrôles qualité et des identifications d’anomalies sur plusieurs lignes de production. Les scénarios robotiques imposent aux équipements d’effectuer rapidement des jugements et des contrôles en fonction des changements environnementaux. Ces tâches partagent des caractéristiques communes : sources de données dispersées, temps de réponse courts, déploiement proche du terrain, et souvent impossibilité de transférer toutes les données vers le cloud pour traitement. Si une puce IA périphérique peut effectuer l’inférence sur site, elle réduit la latence de communication et allège la pression du renvoi des données.
Du point de vue de la fabrication, TAI a utilisé le procédé 40 nm d’UMC pour cette puce, et la prochaine puce de série « Manta Ray » continuera d’utiliser le même procédé 40 nm d’UMC. Le 40 nm n’est pas le procédé le plus avancé actuellement, mais pour les scénarios d’IA périphérique et d’IA physique, le procédé avancé n’est pas le seul critère. Les équipements de terrain privilégient davantage la consommation, le coût, la fiabilité, la stabilité d’approvisionnement et l’adaptation système. Pour une start-up, l’utilisation d’un procédé mature permet également de réduire les risques de développement et de production en série, facilitant la fabrication, les tests et la vente des puces à un coût maîtrisé. Après la validation de Sting Ray, TAI a acquis une expérience complète allant de la conception, la fabrication, la validation de la carte d’évaluation à la mise en place du logiciel de contrôle. Ces résultats seront intégrés au développement de la puce de série Manta Ray.
Le projet Manta Ray a déjà un calendrier clair. TAI prévoit de terminer la version alpha du logiciel de conception au premier trimestre 2027, de fabriquer les échantillons techniques de la puce au deuxième trimestre 2027, de lancer la carte d’évaluation des échantillons techniques au troisième trimestre 2027, de terminer la fabrication de la puce de série au quatrième trimestre 2027, et de lancer la carte d’évaluation de série au premier trimestre 2028. Ce rythme montre que l’entreprise ne se contente pas d’une seule validation de prototype, mais prépare la transformation de l’architecture et de la chaîne d’outils accumulées avec la puce de test en une plateforme de puce de série évaluable par les clients. Le développement simultané de la puce, du logiciel de conception et de la carte d’évaluation indique que sa voie de commercialisation s’articulera autour de « puce matérielle + environnement de développement + validation applicative ».
TAI a également mentionné dans son communiqué que le développement de la puce de test a bénéficié de la collaboration avec Oppstar Japan, filiale japonaise d’Oppstar (Malaisie), afin d’acquérir une expérience technique pour la production en série. Pour qu’une puce IA périphérique passe du laboratoire au terrain client, il ne suffit pas d’algorithmes et de conception de puce ; cela nécessite également la fonderie, l’encapsulation, les tests, la conception de cartes, les outils logiciels, la coopération écosystémique et l’intégration des applications client. Pour servir ensuite les clients des infrastructures, de l’industrie et de la robotique, TAI devra transformer les capacités de sa puce en un environnement de développement utilisable par les équipes d’ingénierie, et faire du processus de déploiement des modèles d’IA, des interfaces terrain et des outils de carte d’évaluation une solution complète.
L’achèvement de la validation de Sting Ray marque le passage de la feuille de route de l’IA physique de TAI de l’étape de conception architecturale à la validation concrète et à la préparation de la production en série. L’entreprise n’a pas mis l’accent sur la puissance de calcul massive des centres de données, mais a conçu sa puce pour l’inférence IA de terrain, en privilégiant la faible consommation, la faible latence, l’adaptabilité flexible et un coût de production viable. Alors que Manta Ray entre dans la phase des échantillons techniques et des cartes d’évaluation en 2027, TAI devra démontrer que cette voie peut fonctionner de manière stable dans les infrastructures réelles, l’inspection de fabrication et le contrôle robotique, et permettre aux clients de déployer leurs propres modèles et applications sur cette plateforme de puce.
