Sequora étend à l’IA générative l’avantage technologique éprouvé de BrainChip en matière de détection toujours active à ultra-faible consommation
LAGUNA HILLS, Californie, 14 oct. 2026 (GLOBE NEWSWIRE) — BrainChip Holdings Ltd. (ASX : BRN, OTCQX : BRCHF, ADR : BCHPY), leader mondial de l’IA neuromorphique événementielle, entièrement numérique et à ultra-faible consommation, a annoncé ce jour le lancement de BrainChip Sequora
Core IP, un cœur de processeur IP capable d’exécuter de l’IA générative, y compris de grands modèles de langage (LLM), directement sur des appareils périphériques alimentés par batterie.
Nouvelle étape de la feuille de route de BrainChip en matière d’IA en périphérie, Sequora s’appuie sur les atouts de la plateforme Akida de la Société. Son efficacité tient à la structure du modèle : une conception basée sur l’espace d’état permet de maintenir une consommation mémoire constante, quelle que soit la durée du flux de données ou de la conversation. Sequora permet ainsi de gérer des modèles allant de quelques millions à 3 milliards de paramètres. Les appareils, qui se limitaient auparavant à la simple reconnaissance de signaux, peuvent désormais comprendre, expliquer et répondre, tout en conservant les niveaux de consommation énergétique attendus de la part de BrainChip.
« Nos clients des secteurs commercial, aérospatial et de la défense intègrent l’IA dans de nombreux systèmes périphériques de nouvelle génération qui assurent un traitement et une prise de décision en temps réel dans des environnements encombrés et contestés, tout en limitant l’encombrement, le poids et la consommation d’énergie », a déclaré Frank Ferrante, PDG de ForwardEdge ASIC. « Sequora intègre l’IA générative dans un cœur IP basse consommation qui répond à bon nombre des exigences des puces sur mesure que nous concevons. Cette solution nous ouvre la voie pour ajouter une intelligence embarquée aux ASIC critiques déployés en périphérie. »
Le fonctionnement de Sequora
Sequora élimine le goulot d’étranglement lié à la mémoire et à la consommation d’énergie qui empêchait jusqu’ici l’intégration de l’IA générative dans des appareils alimentés par batterie, tels que les écouteurs ou les nœuds de capteurs. Associée à Akida, cette solution prend en charge deux types de charges de travail : Akida traite les flux de données provenant de capteurs (vibrations, audio, radar, données brutes IQ de radiofréquence et signaux biologiques), tandis que Sequora exécute des tâches d’IA générative et séquentielle, notamment des modèles de langage (LLM) embarqués, des interactions vocales bidirectionnelles et des agents d’IA.
De nombreux secteurs, de l’électronique grand public (commandes vocales, dispositifs portables) à l’aérospatiale et à la défense, en passant par l’automobile, les radars industriels, l’IoT industriel et les dispositifs médicaux ou biomédicaux, exigent la prise en charge simultanée de l’inférence conventionnelle et de l’inférence générative au sein d’un même produit.
« C’est en périphérie de réseau que l’IA devient utile pour les infrastructures du quotidien, des compteurs intelligents aux systèmes de mobilité », a indiqué Jay Kim, PDG d’Edge AI Inc. « BrainChip a très tôt compris que l’efficacité serait déterminante pour s’imposer à la périphérie. Aujourd’hui, la Société applique cette même logique à l’IA générative, en dotant de capacités de langage et de raisonnement des appareils fonctionnant avec une petite batterie. »
Principaux défis relevés par Sequora :
- Les modèles génératifs sont freinés par la bande passante mémoire
- Un coût par mot qui augmente à mesure que la conversation (fenêtre de contexte) et son cache s’étoffent
- Le trafic mémoire limite la taille des modèles sur batterie
- Rendre la ramification en temps d’exécution prévisible pour les certifications automobiles, médicales et aéronautiques
- La latence par requête et la confidentialité sur l’appareil
La détection et l’IA générative sur un seul appareil et une seule batterie
« Les clients ne recherchent pas simplement un classificateur de signaux ou un modèle de langage », a déclaré Sean Hehir, PDG de BrainChip. « Ils veulent les deux dans le même produit alimenté par la même batterie. Et c’est précisément ce que permet l’association d’Akida et de Sequora. »
En exécutant l’IA générative et séquentielle sans transférer de données hors de l’appareil, Sequora répond à une priorité croissante du marché : garantir la souveraineté des données et des modèles d’IA tout en limitant l’encombrement, le poids et la consommation d’énergie.
Disponibilité
Sequora est dès à présent disponible sous forme de propriété intellectuelle de semi-conducteur sous licence. Les clients peuvent intégrer cette conception dans leur propre système sur puce (SoC) et en assurer la fabrication auprès de la fonderie et selon le nœud de processus de leur choix. Fourni sous forme de code RTL (Register-Transfer Level) entièrement synthétisable et portable d’un processus à l’autre, le package Sequora comprend une IP de vérification et un banc de test, des scripts de synthèse, des contraintes temporelles, ainsi qu’un SDK comprenant un compilateur de graphes statiques, une bibliothèque d’exécution C++ et une bibliothèque de modèles.
À propos de BrainChip Holdings Ltd.
BrainChip est le leader mondial du traitement et de l’apprentissage de l’IA en périphérie sur puce. Akida, le premier processeur d’IA entièrement numérique et basé sur les événements commercialisé par la Société, utilise des principes neuromorphiques pour n’analyser que les données essentielles provenant des capteurs au point d’acquisition, traitant ainsi les informations avec une efficacité, une précision et une économie d’énergie inégalées. Sequora de BrainChip est un processeur d’IA numérique performant, conçu pour l’IA générative et d’autres modèles de grande taille utilisant des architectures d’espace d’état. La technologie de BrainChip est déployée dans divers secteurs, notamment l’aérospatiale, la défense, l’IoT industriel, la santé, l’électronique grand public et les appareils portables. Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.brainchip.com.
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