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 ロームは、FA(Factory Automation)ロボットなどの産業機器の故障予知に的を絞ったAI(人工知能)/機械学習に向けて、ニューラルネットワーク(Neural Network:NN)処理の小型回路(Intellectual Property(IP)コア)「AxlCORE-ODL」を開発した。このIPコアを集積するマイコンやモーター制御ICは単価1000円程度と低コストで提供可能な上、推論だけでなく学習もリアルタイムで行える(図1)。その1000円程度のICを産業機器に搭載すれば、クラウドを利用しなくてもAI/機械学習活用の故障予知が実現できる。同社は今回のIPコアを集積したICを2024年に量産する計画である。

図1 AI/機械学習に向けた既存のICと今回開発したIPコアベースのIC(右端)を比較
図1 AI/機械学習に向けた既存のICと今回開発したIPコアベースのIC(右端)を比較
今回のIPコアベースのICは、低い消費電力とリアルタイムでの学習を実行できることが特徴である。なおチップ単価は、左端の「クラウドコンピュータ向けAIチップ」が数万円から、その右隣の「エッジコンピュータ向けAIチップ」は数千円から、その右隣の「従来エンドポイント向けAIチップ」と右端の「ロームエンドポイント向けAIチップ」は1000円からという(画像:ローム)
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画像認識ではない用途を狙う

 このIPコアの開発に携わってきたロームの西山高浩氏(LSI事業本部 回路技術開発部 システム開発課 課長)によれば、市場には産業機器向けをうたうAI/機械学習処理ICが多数あるものの、狙いが画像認識というケースが少なくない(図2)。例えば、カメラで得た製品の画像に対してAI/機械学習応用の画像認識を適用して良品/不良品を判定する。こうした画像認識向けのAI/機械学習には層数の多いDNN(Deep NN)を使うのが一般的である。DNN処理回路は規模が大きく、学習には単価が1万円以上のGPUやFPGAが必要になる。工場に並ぶFAロボットそれぞれにそうした高価なチップを搭載するのは難しく、例えば、学習のたびにクラウドのサービスを利用する必要がある。

図2 故障予知に的を絞った
図2 故障予知に的を絞った
画像認識向けに比べて小規模なニューラルネットワーク(Neural Network:NN)で済むため、安価なICでリアルタイムの学習が可能になる(画像:ローム)
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