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SoC Wi-Fi 7 monocircuit pour l’edge AI IoT
Synaptics présente une plateforme de connectivité et de calcul intégrant réseau tri-bande, accélération IA embarquée et fonctions de détection pour l’IoT industriel et grand public.
www.synaptics.com

Les équipements d’edge AI combinent de plus en plus le traitement local des données avec des communications sans fil haut débit afin de réduire la latence et la dépendance au cloud dans l’IoT industriel et les appareils intelligents. Dans ce contexte, Synaptics Incorporated a présenté le SYN765x, une solution monocircuit de connectivité sans fil et de traitement IA pour les applications IoT embarquées en périphérie de réseau.
Connectivité et traitement IA réunis sur une seule puce
Le SYN765x intègre les technologies Wi-Fi® 7, Bluetooth® LE 6.0 ainsi que Thread/Zigbee sur les bandes de fréquences 2,4 GHz, 5 GHz et 6 GHz au sein d’un seul composant. L’architecture comprend également des accélérateurs matériels dédiés pour des fonctions prédéfinies de traitement du signal et de contrôle optimisées par l’IA, réduisant la charge du processeur hôte tout en respectant les contraintes de latence et de consommation énergétique propres aux systèmes d’edge AI embarqués.
Le composant intègre des ressources logiques, des DSP et des NPU destinés à exécuter localement des charges de travail d’inférence IA embarquée. Cette architecture permet aux dispositifs IoT de traiter les données contextuelles en périphérie du réseau plutôt que de dépendre exclusivement d’infrastructures cloud, en cohérence avec les approches de calcul distribué utilisées dans la digital supply chain et l’automatisation industrielle.
Des performances radio adaptées aux systèmes embarqués
L’intégration monocircuit réduit l’encombrement matériel et limite le recours à des composants discrets, ce qui simplifie la conception électronique et peut réduire les coûts globaux de nomenclature (BOM). Le composant intègre également des amplificateurs faible bruit (LNA), des amplificateurs de puissance (PA) ainsi que des commutateurs émission/réception.
Les fonctionnalités Wi-Fi 7 incluent la prise en charge de faibles latences, la commutation entre bandes de fréquences, les mécanismes de reconnexion rapide et l’accès au spectre 6 GHz. Le composant permet des débits soutenus de 20 Mbit/s sur des distances pouvant atteindre 200 mètres dans des conditions spécifiées.
Le SYN765x peut fonctionner soit comme coprocesseur aux côtés d’un processeur applicatif hôte, soit comme plateforme autonome grâce à sa mémoire embarquée et à ses ressources de calcul. Cette flexibilité permet, dans certaines conceptions, de supprimer la nécessité d’un microcontrôleur distinct.
Des fonctions de détection sans fil pour enrichir les usages
La plateforme introduit également des fonctions de détection reposant sur les signaux Wi-Fi et Bluetooth standards, notamment la détection de présence, le suivi de mouvement et la détection de proximité.
Pour le Wi-Fi sensing, la solution combine l’extraction des Channel State Information (CSI) avec des modèles de machine learning embarqués afin de permettre des fonctions d’analyse de l’environnement. La fonction Bluetooth Channel Sounding permet quant à elle des mesures de distance précises et économes en énergie, constituant une alternative à des technologies telles que les radars à ondes millimétriques ou l’ultra-wideband dans les applications contraintes par les coûts et la consommation énergétique.
Des analyses contextuelles basées sur l’IA sont également utilisées pour optimiser la consommation d’énergie en adaptant le comportement des dispositifs aux conditions environnementales détectées.
Une intégration pensée pour les appareils connectés de nouvelle génération
Le SYN765x regroupe la communication sans fil, les capacités de détection et le traitement IA embarqué au sein d’une seule plateforme matérielle destinée aux systèmes domotiques, aux infrastructures IoT industrielles et aux équipements connectés en périphérie nécessitant une intelligence locale et une connectivité multi-protocoles.
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Edited by industrial journalist, Aishwarya Mambet — AI-powered.

