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NIがした5つの\術トレンド

National Instrumentsが見たこれからの\術トレンドをした「NI Trend Watch 2018」が10月下旬に開かれたNIDays 2018で発表された(図1)。jきなトレンドは5つある。次世代通信5G、IoT、半導、クルマのEV化、機械学{(AI)である。イノベーションをこすカギはやはり半導にあるため、ムーアの法Г寮茲砲△襪發里魑bした。

図1 NIDaysの最初に講演した日本ナショナルインスツルメンツ代表D締役のコラーナ・マンディップシング

図1 NIDaysの最初に講演した日本ナショナルインスツルメンツ代表D締役のコラーナ・マンディップシング


5Gは、これまでの4Gまでのワイヤレス通信と違い、新しいアンテナ\術(MIMO)、ミリS、周S数のW効率、ヘテロネットワーク接などが登場する。5G向けの半導デバイスをQ社が開発中である。これらを使って、価値を創]するための}段が5GだとB都j学の原田F司教bは述べている。データレートを屬欧襪燭瓩縫潺Sのような高周Sだけではなく、マイクロSやUHFなどの周S数帯でH数のチャンネルを確保して使うことも要になる。新しい無線\術(New Radio)では、S形D形と符イ宗文蹐ル)は須になるという。また、ミリSではビームフォーミングによって、通信vとの指向性を高めてゆくことでミリSのような指向性の高い電Sでも基地局と通信できるようになる。


図2 30m`れたセンサ同士のRデータのズレが45nsしかないことを確認

図2 30m`れたセンサ同士のRデータのズレが45nsしかないことを確認


IoTでは、^僂1の_機にDりけたH数のIoTセンサを管理するため、QIoTセンサ間で同期をとる要がある。さもなければ、データの到がれてくることで何をR定しているのかわからなくなってしまう。NIはR定ハードウエアのコストを下げるため、TSN(Time Sensitive Network)官のCompactDAQ Ethernetを提案した。TSNはEthernetを使って同期をとるため\術であり、LANケーブルで30メートル`れたR_CompactDAQの入S形と位相のずれを莟Rしたところ、位相はわずか45nsしかずれていなかった(図2)。つまり、ほぼ同じデータをDuしたことになる。

IoTを推進している企業のkつとしてNIはBoschを紹介した。^僂領磴脳匆陲靴織ボタやコマツはBoschのユーザーであり、c擇任魯愁法爾盡楜劼世箸いΑBoschはこれまでIoTのMEMSセンサを開発してきた屬法▲廛薀奪肇侫ームやネットワークも扱ってきており、さらにツールボックス「Bosch IoT Suite」をクラウド屬爆t開している(図3)。セキュリティの高いブロックチェーンでAIともつなげることでエンド・ツー・エンドのソリューションも提供している。


図3 BoschはMEMSセンサからIoTツールまで扱う

図3 BoschはMEMSセンサからIoTツールまで扱う


MEMSデバイスからクラウド屬任離帖璽襯椒奪スと、これほど広いIoTシステムを扱っているBoschでさえ、IoTでは1社では何もできないと講演したBosch Software Innovations社Asia-Pacific Regional PresidentのThomas Jakobは述べている。このため、ビジネス協、\術協、システムインテグレータ、Y化、オープンソース、戦S的アライアンスなどさまざまな企業とパートナーシップを組んでいる。こうした動を経て、現在500以屬IoTプロジェクトをt開し、600万個のデバイスをネットにつなげている。同社には3500@のIoT専門家がおり、2015Qの段階で5400Pのをeつ。

クルマのトレンドは、EV化とO動運転だ。来のU御Uの加]度やジャイロ、圧などのセンサなどは、例えばハンドルを切る場合に様々なデータが同時にやってくるが、QECUにQデータが入るのに同時性、すなわち同期が求められる。ここでもTSNの念は_要である。

加えて、来のエンジン走行でのシミュレーションはHILS(Hardware in the Loop Simulation)などで経xがあるものの、EVZ両の走行性Δ簗筱点を予め把曚垢襪燭瓩離轡潺絅譟璽轡腑鵐謄好箸眥_要だ。クルマを~動するためのECUから、インバータとその先のモーターやバッテリパックへの~動v路もシミュレーションしておきたい。さらに、U御Uのセンサ信、ら振動やW定性などZ両本への影xを把曚垢襦センサ信、らU御Uへの反応までを1.2µs以下に維eしたいという。こういったシミュレーションテストをHILSでSUBARUが行ったシミュレーションの例では、来6000時間かかるテストが118時間に]縮できたとしている。

そして半導そのものでは、IoTなどでセンサやアナログがHされるため、アナログテスターはますます要が高まる。NIの狙いはここにある。アナログやセンサのテスターでは、デジタルほどの微細化はまだ主流ではないため、ムーアの法Гまだ成り立つ覦茲任△蝓△海海縫咼献優好船礇鵐垢あるとみている。さらにムーアの法Гたとえ行き詰まったとしても、3次元化はcけられず、NANDフラッシュのようにチップ内での3次元化が始まったもある。今後ロジックで3D-ICの要はず\えてくる。当CはHBM(High Bandwidth Memory)のようなハイエンドの3D/2.5Dのハイブリッドやインターポーザの使などから始まり、いずれスマホの世cにもやってくることになる。スマホシステムの集積度を高めるという要求が尽きないからだ。NIは3D-ICのマイクロバンプの接性試xの検討をすでに始めている。

アナログやセンサ、パワーなどのICチップを狙った半導専テスターのSTS(Semiconductor Test System)は、成長しており、RF関係のテスト要も高いという。5GやWi-Fi、Bluetooth、などワイヤレスを使う\術はj量に呂┐討い襪らだ。そのための24チャンネルのSMU(Source Measurement Unit)も発表した。これはj量のセンサやIoTデバイスからの信、鯡Г靴独信するである。NIが提供しているR定ハードウエアであるPXIシャーシ()にSMUなどのR定ボードを差し込みRFUやベースバンドUのチップをR定する。

AI向けのアルゴリズム開発としてなじみのある言語であるPythonもLabVIEW屬濃箸┐襪茲Δ忘vのLabVIEW 2017に実△靴拭このLabVIEWを使うと、機械学{(AI)のエッジデバイスへの実△可Δ砲覆襦k般的に言われていることだが、工業分野における機械学{は、予保、エンジニアリングの検証、]ラインでのテストなどに使われるとさらりと述べている。

(2017/10/31)
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