Microsoft lance Project Bonsai, une plateforme de développement d'IA pour les systèmes industriels

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Microsoft a annoncé l'aperçu public de Project Bonsai, une plateforme permettant de créer des systèmes de contrôle industriels autonomes, lors de sa conférence en ligne Build 2020. La société a également lancé une plate-forme expérimentale appelée Project Moab, conçue pour familiariser les ingénieurs et les développeurs avec les fonctionnalités de Bonsai.

Project Bonsai est un service de « machine learning » qui combine l'apprentissage automatique, l'étalonnage et l'optimisation pour apporter de l'autonomie aux systèmes de contrôle au cœur des bras robotiques, des lames de bulldozer, des chariots élévateurs, des foreuses souterraines, des véhicules de sauvetage, des parcs éoliens et solaires, et bien plus encore. . Les systèmes de contrôle constituent un élément essentiel des machines dans des secteurs tels que la fabrication, la transformation chimique, la construction, l'énergie et l'exploitation minière, aidant à tout gérer, des sous-stations électriques et installations CVC aux flottes de robots d'usine. Mais développer des algorithmes d’IA et d’apprentissage automatique – des algorithmes capables de s’attaquer à des processus auparavant trop difficiles à automatiser – nécessite une expertise.

Project Bonsai tente de marier cette expertise avec une puissante boîte à outils de simulation hébergée sur Microsoft Azure.

À un niveau élevé, l'objectif du Projet Bonsai est d'accélérer l'arrivée de « l'Industrie 4.0 », une transformation industrielle que Microsoft définit comme l'infusion d'intelligence, de connectivité et d'automatisation dans le monde physique. Au-delà des nouvelles technologies, l’Industrie 4.0 implique de nouveaux écosystèmes et de nouvelles stratégies qui exploitent l’IA à grand profit. Microsoft cite une étude du Forum économique mondial selon laquelle 50 % des organisations qui adopteront l’IA au cours des sept prochaines années pourraient doubler leur flux de trésorerie.

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Pour les fabricants en phase de transition, l’objectif final est souvent d’atteindre une intelligence « prescriptive », où une technologie et des processus adaptatifs et auto-optimisés aident les équipements et les machines à s’adapter aux intrants et aux conditions changeantes. Les systèmes de contrôle existants présentent une limitation dans la mesure où ils fonctionnent sur un ensemble d'instructions déterministes dans des environnements prévisibles et immuables. Les systèmes de contrôle de nouvelle génération exploitent l’IA pour aller au-delà de l’automatisation de base, en s’adaptant en temps réel aux environnements ou aux entrées changeants et même en optimisant vers plusieurs objectifs.

Le projet Bonsai est conçu pour créer ces systèmes, qui adoptent également une combinaison de boucles de rétroaction numérique et d'expérience humaine pour éclairer les actions et les recommandations. Les données historiques déterminent des opérations particulières et des améliorations de produits, permettant aux systèmes d'effectuer des tâches telles que l'étalonnage plus rapidement et plus précisément que les opérateurs humains.

Project Bonsai est une conséquence de l'acquisition par Microsoft en 2018 de Bonsai, basée à Berkeley, en Californie, qui avait auparavant reçu un financement de la branche de capital-risque M12 de la société. Bonsai est le fruit de l'idée originale des anciens ingénieurs Microsoft Keen Browne et Mark Hammond, aujourd'hui directeur général de l'IA commerciale chez Microsoft. Le duo a développé une approche sur le framework TensorFlow de Google qui résume les mécanismes de l'IA de bas niveau, permettant aux experts en la matière de former des systèmes autonomes pour atteindre leurs objectifs, quelle que soit leur aptitude à l'IA.

En septembre 2017, Bonsai a établi une nouvelle référence en matière de systèmes de contrôle industriels autonomes, en entraînant avec succès un bras robotique à saisir et empiler des blocs en simulation. Il a été réalisé 45 fois plus rapidement qu'une approche comparable de DeepMind d'Alphabet.

Microsoft appelle le processus d'abstraction l'enseignement automatique. Son principe central est la résolution de problèmes en décomposant les charges de travail en concepts (ou sous-concepts) plus simples, puis en les formant individuellement avant de les combiner. Cette technique est également connue sous le nom d’apprentissage hiérarchique par renforcement profond, lorsque l’IA apprend en exécutant des décisions et en recevant des récompenses pour les actions qui la rapprochent d’un objectif. L'entreprise affirme que cette technique peut réduire le temps de formation tout en permettant aux développeurs de réutiliser les concepts.