Cette étude de cas explique comment les solutions évolutives « AI » de NXP et la plateforme « Sonatus »AI Director permettent une prise de décision en temps réel à la périphérie des véhicules. Alors que l’adoption de l’« AI » basée sur le cloud est en pleine croissance, l’« AI » embarquée reste limitée, principalement aux systèmes ADAS et à la conduite autonome, ce qui offre des opportunités pour le calcul embarqué « AI » afin d’améliorer les fonctions des véhicules grâce à des avantages tels qu’une latence réduite, des coûts de transmission de données moindres, une meilleure protection de la vie privée et la protection de la propriété intellectuelle. La plateforme automobile S32 de NXP, dotée de capacités de calcul hétérogènes et d’accélérateurs, permet de développer des applications d’ AI s sûres et évolutives. Sonatus AI Director fournit une chaîne d’outils de bout en bout pour le développement, le déploiement et la surveillance à distance des modèles d’ AI , intégrée à l’écosystème matériel et logiciel de NXP.

Le partenariat entre Qnovo et Sonatus révolutionne le déploiement des solutions de sécurité des batteries dans les véhicules électriques en réduisant considérablement le temps d’intégration, qui passe de plusieurs mois à quelques jours. La solution combinée s’appuie sur le logiciel de diagnostic de Qnovo, basé sur l’ AI, intégré à la solution « AI Director » d’ Sonatus, afin d’offrir un déploiement flexible, évolutif et rapide sur diverses plateformes des équipementiers. Elle propose une prédiction très précise des défaillances des batteries, des mises à jour à distance et une analyse contextuelle des données, ce qui se traduit par une sécurité renforcée, une réduction des coûts et une mise sur le marché accélérée. Qnovo fait la preuve de performances éprouvées, sans aucun incident de sécurité sur des millions de kilomètres, ce qui favorise son adoption à grande échelle dans le secteur. Cette collaboration favorise l’adoption, par l’industrie automobile, de solutions de gestion des batteries plus intelligentes, plus sûres et plus efficaces.

Cette étude de cas examine comment la détection des menaces en périphérie (Edge AI ) peut améliorer l’efficacité et réduire les coûts dans les véhicules connectés. Les modèles traditionnels de cybersécurité axés sur le cloud sont confrontés à des défis tels que la hausse des coûts, les fausses alertes et la nécessité de mises à jour fréquentes. Le système de détection des intrusions embarqué de VicOne, basé sur l’IA générative (GenAI) et associé à Sonatus AI Director, analyse localement les données télémétriques du véhicule afin d’identifier précocement les risques de sécurité, réduisant ainsi la charge sur le cloud et les faux positifs.

COMPREDICT, en partenariat avec Sonatus, a développé un capteur virtuel de réglage de la hauteur des phares basé sur la technologie « AI » afin de se conformer à la réglementation UN R48-09 de 2027, remplaçant ainsi les capteurs traditionnels coûteux. Cette solution entièrement logicielle utilise les signaux CAN et la plateforme Director d’ Sonatus AI pour assurer un réglage précis et en temps réel de la hauteur des phares sur diverses plateformes de véhicules, réduisant ainsi les coûts matériels jusqu’à 20 dollars par véhicule.