ROHM和A*STAR的IME宣布面向新一代工廠(chǎng)聯(lián)合研究在傳感器節點(diǎn)上檢測裝置異常的人工智能芯片

　　全球知名半導體制造商ROHM與新加坡科學(xué)技術(shù)研究局(Agency for Science, Technology and Research，簡(jiǎn)稱(chēng)“A*STAR”)下屬全球性研究機構微電子研究所(Institute of Microelectronics，簡(jiǎn)稱(chēng)“IME”)達成合作協(xié)議，雙方將面向新一代工廠(chǎng)，聯(lián)合研究在傳感器節點(diǎn)上檢測裝置異常的人工智能(AI)芯片。

　　以往的裝置異常檢測一般是將來(lái)自多個(gè)傳感器的大量信息發(fā)送到裝置內的電腦或服務(wù)器后進(jìn)行處理的。本研究旨在將以往通過(guò)服務(wù)器處理的異常檢測算法搭載到半導體芯片上，在傳感器節點(diǎn)內處理傳感器信息，從而大幅降低系統整體的功耗，提供可用于所有裝置的通用性極高的異常檢測功能。

　　近年來(lái)，在制造業(yè)的工廠(chǎng)中，基于從裝置的日志和傳感器等獲取的數據，提前檢測到裝置的異?！邦A兆”，以便在故障發(fā)生前采取修理和替代準備等措施的“預測性維護(Predictive Maintenance)”理念日益普及。這種預測性維護被廣泛運用在用來(lái)感應裝置狀態(tài)的各種傳感器及傳感器節點(diǎn)、用來(lái)將傳感器獲取的數據發(fā)送到服務(wù)器的無(wú)線(xiàn)模塊、以及用來(lái)處理數據的軟件等IoT技術(shù)。特別是在軟件領(lǐng)域，在以往統計處理的基礎上引入人工智能(AI)衍生技術(shù)的應用日益增加。

　　然而，想要充分利用這類(lèi)軟件的成果，需要從傳感器持續發(fā)送大量數據，當前存在的課題是，用于WSN(Wireless Sensor Network)*1) 的無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)在持續發(fā)送大量數據時(shí)通信速度不夠，可能無(wú)法應對未來(lái)增勢迅猛的傳感器數量。(圖1)

　　在這種背景下，ROHM與A*STAR的IME聯(lián)手，開(kāi)始研究可實(shí)時(shí)處理來(lái)自傳感器的數據，并僅在檢測到異常時(shí)將其結果發(fā)送到服務(wù)器的人工智能芯片。將ROHM獨有的解析算法(融入了通過(guò)ROHM旗下工廠(chǎng)積累的大量數據實(shí)證的人工智能技術(shù))，與半導體電路技術(shù)(采用了IME和ROHM所擅長(cháng)的模擬電路技術(shù))相結合，集成到芯片中。(圖2)這樣一來(lái)，可進(jìn)行微控制器和FPGA等現有處理系統無(wú)法實(shí)現的在傳感器節點(diǎn)的高級處理，使無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò )構建更加容易，并可大大減輕服務(wù)器的負荷。另外，將其與ROHM擁有的傳感器、無(wú)線(xiàn)模塊和無(wú)電池通信技術(shù)EnOcean*2) 相結合，即可實(shí)現在所有位置輕松設置無(wú)線(xiàn)傳感器節點(diǎn)。ROHM和IME旨在通過(guò)這項研究，為未來(lái)全球工廠(chǎng)的更新?lián)Q代貢獻力量。

　　“非常高興能與A*STAR的IME達成首次合作研究。我們將融合ROHM的傳感器技術(shù)、模擬低功耗技術(shù)和AI架構技術(shù)、以及IME的低功耗集成電路技術(shù)的優(yōu)勢，提供邊緣節點(diǎn)的最佳解決方案?！?/p>

　ROHM株式會(huì )社　基礎研究開(kāi)發(fā)部　部長(cháng)谷內光治　

微電子研究所(IME) Executive Director Tan Yong Tsong先生

　　“IME多年來(lái)積累了豐富的研究設計、工藝技術(shù)以及集成電路和系統的專(zhuān)業(yè)知識與能力。近年來(lái)，在制造工廠(chǎng)中，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈已通過(guò)無(wú)縫網(wǎng)絡(luò )連接在一起，為使各個(gè)環(huán)節的操作實(shí)現一體化，需要非常高端的智能解決方案。對于未來(lái)新一代代工廠(chǎng)進(jìn)行預測性維護不可或缺的數據傳輸和解析來(lái)說(shuō)，此次就人工智能芯片與ROHM的聯(lián)合研究，邁出了重要的一步?！?/p>

　　圖1 使用振動(dòng)傳感器和WSN通信的代表—Wi-SUN技術(shù)的服務(wù)器間通信事例

　　圖2 搭載人工智能算法的芯片概要

　　*1) WSN(Wireless Sensor Network)：

　　多個(gè)搭載傳感器的無(wú)線(xiàn)終端可以相互協(xié)作來(lái)采集環(huán)境和物理情況的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )。

　　*2) EnOcean(易能森)：

　　使用收集光、溫度和振動(dòng)等的微弱能量并轉換為電能的“能量收集技術(shù)(環(huán)境發(fā)電技術(shù))”的、無(wú)需電池的無(wú)線(xiàn)通信標準。ROHM是“EnOcean Alliance”的骨干成員，也是發(fā)起者之一。