ロームとA*STARのIME、次世代工場向けにセンサノード上で装置の異常を検知する人工知能チップの共同研究を発表

半導体メーカーのローム株式会社とシンガポール科学技術研究庁(略称、A*STAR)の世界的な研究機関であるマイクロエレクトロニクス研究所(略称、IME)は、次世代工場向けに、センサノード上で装置の異常を検知する人工知能(AI)チップの共同研究を行うことで合意した。

従来の装置の異常検知は、複数のセンサからの大量の情報を装置内のパソコンやサーバーに送信してから処理するのが一般的だった。同研究では、サーバーで処理していた異常検知アルゴリズムを半導体チップに搭載し、センサ情報をセンサノード内で処理することで、システム全体の消費電力を大幅に低減するとともに、あらゆる装置に搭載可能な汎用性の高い異常検知機能を提供。

近年、製造業の工場では、装置のログやセンサなどから得たデータをもとに、装置の異常の”予兆“をあらかじめ検知し、故障する前に修理や代替準備などの対策をとる「予兆保全(Predictive Maintenance)」という考え方が広まりつつある。この予兆保全には、装置の状態をセンシングするための各種センサおよびセンサノード、センサが取得したデータをサーバーに送信するための無線モジュール、そしてデータを処理するためのソフトウェアなどIoT技術が広く使われている。特にソフトウェアの領域では、従来の統計処理に加えて、人工知能(AI)に由来する技術も導入されるようになってきた。

一方で、こうしたソフトウェアの成果を活用するには、センサから大量のデータを送り続ける必要があるが、WSN(Wireless Sensor Network)*1) 向けの無線通信技術は大量のデータを送り続けるには通信速度が足りず、今後増え続けるセンサの数に対応できなくなる可能性があるという課題があった。

ロームとA*STARのIME、次世代工場向けにセンサノード上で装置の異常を検知する人工知能チップの共同研究を発表
図1 – 振動センサとWSN通信の代表例であるWi-SUN技術を使用した場合のサーバーとの通信例

こうした中、ロームとA*STARのIMEは、センサからのデータをその場で処理し、異常を検知した場合のみその結果をサーバーに送ることのできる人工知能チップの共同研究を開始した。ロームが保有する工場で得た大量のデータで実証された人工知能を用いた独自の解析アルゴリズムを、IMEとロームが得意とするアナログ回路を駆使した半導体回路技術に組み合わせ、チップに実装する。

ロームとA*STARのIME、次世代工場向けにセンサノード上で装置の異常を検知する人工知能チップの共同研究を発表
図2 –人工知能アルゴリズム搭載チップの概要

これにより、マイコンやFPGA など既存の処理系では達成できなかったセンサノードでの高度な処理が可能となり、無線通信によるネットワーク構築を容易にするとともに、サーバーの負荷を劇的に軽減できる。また、ロームが持つセンサや無線モジュール、バッテリレスの通信技術である EnOcean(*2)と組み合わせることで、あらゆる箇所に簡単にワイヤレスでセンサノードが設置できるようになるという。

(*1)WSN(Wireless Sensor Network) :複数のセンサ付無線端末が互いに協調することで、環境や物理的状況を採取することを可能とする無線ネットワーク。
(*2)EnOcean(エンオーシャン) :光や温度、振動などの微弱なエネルギーを集めて電気エネルギーに変換する「エネルギーハーベスト技術(環境発電技術)」を使用した、電池不要の無線通信規格。ロームは「EnOcean Alliance」の主幹メンバーであるプロモーターのメンバー。

【関連リンク】
ローム(ROHM)
シンガポール科学技術研究庁(A*STAR)
マイクロエレクトロニクス研究所(IME)

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