Actualités

Les articles de presse

L'intelligence artificielle au service des économies d'énergie dans le bâtiment

Sciences et Avenir Edition du 14 Novembre 2018

https://www.sciencesetavenir.fr/high-tech/intelligence-artificielle/sensing-vision-des-economies-d-energie-grace-a-l-ia_129120

Sensing Vision rend les déperditions d'énergie visible

Ouest France décrit les activités de l'entreprise et le partenariat NVIDIA Inception

Edition du 31 Octobre 2018

https://www.ouest-france.fr/bretagne/rennes-35000/chevaigne-sensing-vision-rend-les-deperditions-d-energie-visibles-6044488

La Région Bretagne soutiens l'expérimentation menée par le Lycée Maupertuis

Communiqué de Presse de la Région Bretagne

"Dirigé par M-Noëlle Le Bras, Proviseure, le lycée Maupertuis conduit avec la société Sensing Vision (Chevaigné-35) une expérimentation sur 18 mois soutenue par la Région, au titre de sa politique en faveur de l’innovation. "

Edition du 24 Octobre 2018

https://www.bretagne.bzh/jcms/prod_437391/fr/la-region-soutient-l-experimentation-menee-par-l-etablissement?lg=fr


Sensing Vision dans le Mag

Un article fort bien construit sur la proposition de valeur de Sensing Vision.

Edition du 16 avril 2018

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Actualités

Accélérateur d'innovation : le calcul sur GPU pour l'efficacité énergétique

2 Juillet 2018 #Iot,#LoRaWAN, #AI, #GPU, #NVidia, #Energy efficiency,#Efficacité énergétique, #Intelligence Artificielle
NVIDIA DGX Station - 20480 coeurs de calcul - 480TFlops

Nous développons des systèmes d’efficacité énergétique, pour identifier sur de très grandes échelles (1) et en temps réel des fuites, des défauts de consignes de chauffage/climatisation...

Nous cherchons à passer des données brutes collectées par nos capteurs IoT à des messages contextualisés de type :

-> "Incident priorité 1 : fuite d'eau 10m3 / heure à la salle polyvalente depuis 4 heures"

Le coût de production de cette information est un facteur clé de compétitivité.

Pour des raisons de souveraineté des données, de sécurité, notre plateforme cloud constituée par nos propres équipements serveurs, stockage, sécurité et de calcul, est hébergée en Bretagne dans un DataCenter Tier3.

Cet hébergement "souverain" nous est facturé en fonction de l'encombrement de la solution (nombre de baies 24"), et de la puissance électrique nécessaire.

(1) une petite ville gère des dizaines de bâtiments, les grandes villes des centaines

Pour les phases d'apprentissages permettant de construire le modèle énergétique des bâtiments, nous utilisons des méthodes de Deep Learning très coûteuses en temps de calcul, ce modèle sera ensuite utilisé en opération avec des données temps réel.

Nous utilisons des technologies de calcul sur GPU, qui permettent de paralléliser sur des centaines de cœurs de calcul la recherche du modèle optimal.

Il est critique de disposer de systèmes compacts, à faible empreinte énergétique.

Comparaison entre un calculateur 2 * Xeon 20 Coeurs et la NVIDIA DGX Station

Nous utilisons depuis plusieurs mois, une carte NVIDIA Titan XP d'une puissance de 12 TFlops, embarquée sur un serveur consommant 1400 W.

Dans le cadre du programme NVIDIA Inception, nous avons reçu ce matin, un supercalculateur NVIDIA DGX Station (20480 coeurs de calcul pour une puissance 480 TFlops) ne consommant à pleine puissance que 3200 W. Cette machine dispose d'une puissance de calcul 40 x supérieure à notre serveur de production pour une empreinte énergétique 2,2 x supérieure.

Si l'on considère notre solution complète,

  • la mesure en technologie LoRaWAN,
  • le modèle cloud,
  • le calcul parallèle sur GPU


Nous cherchons à amener sur le marché des gains de productivité d'un facteur 1000 par rapport aux solutions traditionnelles (instrumentation filaire, systèmes dédiés on-premise, calcul sur CPU) !

Ces gains de productivités expliquent comment nous sommes capables d'amener un coach énergie pour chacun des bâtiments que nous instrumentons à un faible coût.

On peut appeler cela du "Green IT" ou une solution "élégante et raisonnable" pour produire une information de qualité 1000 x moins chère qu'avec des solutions de calcul classiques. Nous pensons plutôt appeler cela de l'innovation de rupture !