Новые микроконтроллеры с искусственным интеллектом знаменуют собой большой прорыв

Компания ROHM разработала микроконтроллеры с искусственным интеллектом (AI MCU) — ML63Q253x-NNNxx и ML63Q255x-NNNxx — которые позволяют прогнозировать неисправности и прогнозировать ухудшение качества с использованием данных датчиков в широком спектре устройств, включая промышленное оборудование, такое как двигатели. Эти микроконтроллеры являются первыми в отрасли, которые самостоятельно выполняют обучение и вывод без использования сетевого соединения.

В связи с тем, что потребность в эффективной работе оборудования и механизмов продолжает расти, ключевыми задачами стали раннее обнаружение неисправностей и повышение эффективности технического обслуживания. Производители оборудования ищут решения, которые позволяют отслеживать рабочее состояние в режиме реального времени, избегая при этом недостатков, связанных с задержками в сети и рисками безопасности. Однако стандартные модели обработки ИИ обычно зависят от сетевого подключения и высокопроизводительных процессоров, которые могут быть дорогостоящими и сложными в установке.

В ответ на это компания разработала революционные микроконтроллеры с искусственным интеллектом, которые позволяют автономно обучаться и делать выводы ИИ непосредственно на устройстве. Эти независимые от сети решения поддерживают раннее обнаружение аномалий до отказа оборудования, способствуя более стабильной и эффективной работе системы за счет снижения затрат на техническое обслуживание и риска остановки линии.

В новых продуктах используется простой трехслойный алгоритм нейронной сети для реализации собственного решения компании для искусственного интеллекта на устройстве «Solist-AI». Это позволяет микроконтроллерам выполнять обучение и вывод независимо друг от друга, не требуя подключения к облаку или сети.

Модели обработки ИИ обычно классифицируются на три типа: облачные, периферийные и конечные ИИ. Облачный ИИ выполняет обучение и вывод в облаке, в то время как периферийный ИИ использует комбинацию облачных и локальных систем, таких как заводское оборудование и ПЛК, соединенных сетью. Типичный искусственный интеллект конечных точек проводит обучение в облаке и выполняет вывод на локальных устройствах, поэтому подключение к сети по-прежнему требуется. Кроме того, эти модели обычно выполняют вывод с помощью программного обеспечения, что требует использования графических процессоров или высокопроизводительных центральных процессоров.

В отличие от этого, микроконтроллеры компании с искусственным интеллектом, хотя и классифицируются как ИИ для конечных точек, могут независимо выполнять обучение и вывод с помощью обучения на устройстве, что позволяет гибко адаптироваться к различным средам установки и вариантам от устройства к блоку, даже в рамках одной и той же модели оборудования. Оснащенные запатентованным ускорителем искусственного интеллекта «AxlCORE-ODL» от ROHM, эти микроконтроллеры обеспечивают примерно в 1000 раз более быструю обработку искусственного интеллекта по сравнению с обычными программными микроконтроллерами компании (теоретическое значение при работе на частоте 12 МГц), что позволяет обнаруживать в режиме реального времени и численно выводить аномалии, которые «отклоняются от нормы». Кроме того, возможно высокоскоростное обучение (на месте) в точке установки, что делает их идеальными для модернизации существующего оборудования.

Эти микроконтроллеры с искусственным интеллектом оснащены 32-битным ядром Arm Cortex-M0+, контроллером CAN FD, трехфазным ШИМ управления двигателем и двумя аналого-цифровыми преобразователями, что обеспечивает низкое энергопотребление около 40 мВт. Таким образом, они подходят для прогнозирования неисправностей и обнаружения аномалий в промышленном оборудовании, жилых помещениях и бытовой технике.

Линейка будет состоять из 16 продуктов с различными объемами памяти, типами корпусов, количеством выводов и спецификациями упаковки. Серийное производство восьми моделей в комплектации TQFP началось последовательно в феврале 2025 года. Среди них две модели с 256 КБ флэш-памяти Code и упаковкой скотча доступны для покупки вместе с оценочной платой MCU через онлайн-дистрибьюторов.

Компания выпустила инструмент моделирования искусственного интеллекта (Solist-AI Sim) на своем веб-сайте, который позволяет пользователям оценить эффективность обучения и выводов перед развертыванием AI MCU. Данные, сгенерированные этим инструментом, также могут служить в качестве обучающих данных для реального микроконтроллера ИИ, поддерживая проверку перед реализацией и повышая точность вывода.