Arm a lancé Arm Total Design pour l’IA physique ainsi qu’un nouveau cadre robotique pour établir des normes communes dans tous les systèmes automatisés.
Les industries physiques – couvrant l’exploitation minière, l’agriculture, l’industrie manufacturière et les transports mondiaux – représentent des milliards de dollars d’activité économique et des opportunités de calcul annuelles estimées à 200 milliards de dollars d’ici les années 2030.
Pour remédier à la fragmentation de l’ingénierie dans ces secteurs, Arm réunit plus de 80 organisations partenaires couvrant les logiciels, le matériel et l’IA. Les premiers participants à l’écosystème incluent AWS, ECARX, Hugging Face, Liquid AI, NXP, PlusAI, PSYONIC, QNX, Qwen, Siemens et Unitree Robotics.
L’initiative cible les systèmes physiques qui combinent des modèles d’IA, des logiciels d’exécution, du silicium de calcul, des capteurs et des actionneurs pour détecter, raisonner et agir dans des environnements opérationnels. Les fabricants de matériel et les développeurs de logiciels ont besoin de bases de référence standardisées pour réduire les risques d’intégration, optimiser les charges de travail de calcul et passer des tests de validation de principe au déploiement à grande échelle.
Arm standardise les niveaux de capacité pour les systèmes robotiques
La robotique manque actuellement d’une méthode commune pour décrire, comparer et communiquer les capacités du système, selon un manifeste architectural (PDF) publié par l’architecte en chef d’Arm, Richard Grisenthwaite. Cette fragmentation rend les systèmes robotiques plus difficiles à concevoir, à intégrer et à faire évoluer dans les déploiements industriels.
En réponse, Arm a introduit le Robotics Capability Framework comme point de départ collaboratif pour un vocabulaire technique partagé, calqué sur les niveaux SAE utilisés pour l’automatisation de la conduite.
Le nouveau cadre d’Arm catégorise les systèmes robotiques selon des niveaux progressifs de sophistication opérationnelle, cartographiant les machines depuis les configurations réactives jusqu’aux systèmes sensibles au contexte, cognitifs et auto-améliorables.
Chaque niveau de fonctionnalité relie les cas d’utilisation réels aux comportements des machines, aux résultats et aux contraintes matérielles. Ces critères établissent des paramètres pour la latence du système, le placement des calculs, l’allocation de mémoire, les contraintes de puissance, le déterminisme et les normes de sécurité.
Arm a développé la base de référence initiale en utilisant les commentaires de l’ensemble du secteur de la robotique. Les organisations participantes contribuant au cadre incluent Anaxi Labs, ANYbotics, FMC³ Robotics, Fourier, GALBOT, Gravis Robotics, Lenovo, McKinsey et Robotec.ai.
Les plateformes virtuelles accélèrent le développement de l’IA physique automobile pré-silicium
Arm Total Design for Physical AI étend une structure de développement collaboratif précédemment utilisée pour l’infrastructure d’IA cloud. Le programme rassemble des modèles d’IA, des plates-formes virtuelles, des jumeaux numériques, des capteurs, du silicium de calcul et des piles logicielles pour permettre des cycles de développement et de test plus précoces.
Le transport autonome et la robotique sont confrontés à des exigences techniques communes en matière de perception sensorielle, de traitement de l’IA, de contrôle en temps réel, de sécurité et de calcul économe en énergie. Arm a démontré cette méthodologie collaborative dans le secteur automobile aux côtés d’AWS, Google, HERE, RemotiveLabs et Siemens.
Les constructeurs automobiles participants ont développé une solution de référence de cockpit numérique intégrée. Cet environnement a permis aux équipes d’ingénierie logicielle de développer, tester et valider du code automobile complexe sur la plate-forme CSS Arm Zena avant la disponibilité physique du silicium.
Arm sollicite désormais des contributions techniques de la part de la communauté des ingénieurs au sens large pour étendre le cadre de capacités robotiques à mesure que les implémentations physiques de l’IA progressent.
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