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Rendre son IoT encore plus intelligent avec Tensorflow Lite

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Alors que le Machine Learning est déployé habituellement dans le Cloud, des versions allégées de ces algorithmes et adaptées aux systèmes contraints de l’IoT comme les microcontrôleurs commencent à apparaître.

Utiliser du Machine Learning « at-the-edge » présente en effet plusieurs avantages comme la réduction de la latence, la confidentialité des données, et le fonctionnement sans connexion internet.

Au cours de cette présentation, nous verrons qu’il est donc possible de déployer des algorithmes de Deep Learning sur des objets connectés grâce à TensorFlow Lite. Nous verrons alors comment l’utiliser pour concevoir l’« agriculture du futur » capable de prédire et optimiser la production de légumes, aussi bien chez soi que dans des pays en voie de développement où la connexion internet est intermittente.

Alexis Duque Alexis Duque

I am R&D leader and security engineer in the field of Internet of Things at Rtone. I share my time between industrial projects, developing IoT devices at Rtone, and academia at the CITI laboratory of INSA de Lyon where I'm ending a PhD degree in the field of Visible Light Communications. My research interest are wireless communications, covert channel, IoT security and lightweight cryptography. I'm also a geek, open source hacker, found of mobile and embedded software programming or reverse engineering.