ルネサス、寥み哈みAIを漣燙に
ルネサスエレクトロニクスは、デバイスの倡券莢柴的≈DevCon∽を澎疊記給編で倡號(哭1)、これまで極瓢笨啪の濕攣千急などでディ〖プラ〖ニングAI∈客供夢墻∷を蝗ってきたが、それを供度脫にも炳脫するとして、e-AI∈embedded artificial intelligence∷を寥み哈みシステムにも炳脫するデモを乖った。
哭1 ルネサスエレクトロニクスの洛山艱涅舔家墓の糕矢籃會
ルネサスのe-AIの答塑はIoTのエッジ婁である。ただ、ルネサスはエッジとは咐わず、エンドポイントという咐駝で山附する。クラウドで池漿させ、その池漿デ〖タを夸俠の答潔として脫いる數恕に虐している。IoT眉瑣のあるエンドポイントは、あくまでも踩排と供眷の肋灑などIoTデバイスのそばでAIの夸俠怠墻を蝗う。ルネサスの倡券しているSoCやハイエンドマイコン∈MCU∷で夸俠させるとしている。エンドポイントで欄デ〖タを箭礁し、それをクラウドに懼げクラウドで池漿させる。その池漿デ〖タをエンドポイントで蝗うようにするのだ。こうすると、砷操の腳い池漿怠墻をエンドポイントに彌かなくて貉む。
哭2 供度脫のIoTを客供夢墻e-AI∈Embedded Artificial Intelligence∷で悸附 叫諾¨ルネサスエレクトロニクス
ルネサスは、エンドポイントで夸俠借妄をするために、ディ〖プラ〖ニングを寥み哈んだe2 studioと鈣ぶa-AI倡券ツ〖ルを11泣に券山している∈哭2∷。この供度脫の夸俠借妄するためのMCUであるRZシリ〖ズ、RXシリ〖ズ、RL78シリ〖ズ、Renesas Synergyを脫いて夸俠材墻にした。惡攣弄には、クラウドから池漿貉みのAIソフトウエアとして、オ〖プンソ〖スのCaffeやTensorFlowで山附したソフトウエアをMCU倡券ツ〖ルに恃垂するe-AIトランスレ〖タ、恃垂したソフトをチェックするe-AIチェッカに裁え、寥み哈みシステムに潑步したAIフレ〖ムワ〖クからのソフトに灤してはe-AIインポ〖タで灤炳する。
これによって、ディ〖プラ〖ニングで池漿した馮蔡を、MCUに寥み哈むことでさまざまな寥み哈み怠達に蝗えるようになる。毋えば、e-AIトランスレ〖タでは、詞帽なGUIで、ディ〖プラ〖ニングの馮蔡をMCUやSoCに悸劉できる。
AIは潑に、いかに沒箕粗で跟唯よく籃刨の光い池漿を漿評するかが、AI禱窖莢の嫌が啼われている。池漿という怠墻はクラウド懼で悸乖し、池漿した兜徽デ〖タあるいはリファレンスを夸俠マシンに寥み哈むことで、MCUに動いルネサスという潑墓を欄かすことができる。
e-AIのデモの毋として、客だかりが驢かったのは、垮を掐れたコップを駱賈に很せ、柄鋪のある蘋烯を瘤らせて、垮をこぼさないで瘤乖することを池漿させた駱賈ロボットのブ〖スだ∈哭3∷。これは、垮を掐れたコップを很せたトレイにサスペンションを灑えており、そのサスペンションをモ〖タ擴告する。駱賈が懷を判り慣りする箕にトレイは夾めになり垮がこぼれやすくなる。ここでは、トレイを擴告するのにモデルを惟てて擴告アルゴリズムを侯るのではなく、トレイの飯きと裁廬刨の羹き、動さのデ〖タを箭礁しておき、垮がこぼれたらそれらのデ〖タはNGであることを池漿する。このようにしてセンサデ〖タを箭礁し、GO/NG冉年の馮蔡と鼎にクラウドへ懼げる。クラウド懼では瓤牲池漿させることで、どの鎳刨のセンサの猛の眷圭にGOだったからという琵紛デ〖タを兜徽デ〖タとした稿、エンドポイントでダウンロ〖ドし、ハイエンドマイコン步SoCのフラッシュメモリに酒きこむ。そのROMデ〖タを答潔の兜徽デ〖タとして、垮の掐ったコップを很せた駱賈が鋪柄蘋を奶っても垮をこぼさなくて貉むような擴告ができるようになる。
哭3 垮の掐ったコップを笨ぶ駱賈のデモブ〖ス
IoTでは撅箕インタ〖ネットとつながっているため、SOTA∈Software on the air)によってMCUやプロセッサのソフトウエアを構糠することができる。瓤燙、サイバ〖茍封を減けやすくなるというデメリットもある。極瓢賈羹けのチップでは、芭規キ〖を呈羌するフラッシュメモリのアクセス涪なしでは苞き叫せないようにしたが、辦忍弄な供度脫では、倡券脫にはセキュアなRoot of TrustなどのIPや、猖ざん松賄の今き哈みツ〖ル、笨脫ˇ瘦奸などのカギ瓷妄、ソフトウエアの構糠をセキュアにする、などエンドポイントのハッキングを松ぐことが澀寇になる。エンドポイントがハッキングされるとクラウドに懼げるデ〖タが罷蹋を己う恫れがある。
そこでエンドポイントのセキュリティの漓嚏踩であるセコムおよびセコムトラストシステムズと定度することを券山した。千沮によって瓷妄材墻なIoT千沮セキュリティプラットフォ〖ムを鼎票で倡券する。チップメ〖カ〖であるルネサスがチップレベルでのセキュリティを么瘦することがその晾いである。セコムがICTを蝗ったさまざまなセキュリティで悸烙があるのに灤して、ルネサスはチップ懼で千沮や芭規步禱窖をインプリすることが評罷だ。しかもルネサスにとってセコムは木儡の杠狄ではなく、さらにその懼の杠狄であり、セキュリティのシステムソリュ〖ションを夢るには庭れたパ〖トナ〖となる。
e-AIが海攙の絡きなテ〖マであったが、クルマ簇犯でもルネサスはコラボレ〖ションを渴めている。毋えば、77GHzのレ〖ダ〖システムでは、Analog Devicesのレ〖ダ〖を蝗い、その瓤紀デ〖タをデジタルに恃垂し、デ〖タパタ〖ンを礁めルネサスのマイコンでパタ〖ンを千急ˇ冉們する。
海鉗のCESで斧せた、レベル4の極瓢笨啪賈でもコラボは籠えている。ECU倡券のオ〖ストリアのTTTech家、極瓢笨啪のアルゴリズム甫墊やレベル4の賈尉を倡券するカナダのWaterloo絡池とコラボし、そのクルマを柜柒に積ち哈んだ(哭4)。
哭4 ルネサスが倡券したレベル4の極瓢笨啪賈
ルネサスは極瓢笨啪に羹けマイコンやSoCのソフト倡券、ツ〖ル倡券などを崔めたR-Carコンソ〖シアムに裁掐しているパ〖トナ〖が200家笆懼いる。極瓢笨啪に羹けたルネサスのブランドを≈Renesas autonomy∈ルネサスオ〖トノミ〖∷∽と鈣ぶことを瘋めた。海稿、極瓢笨啪羹けのソリュ〖ションは、Renesas autonomyブランドで鷗倡していく。
