ルネサス e-AI

稼働中の産業機器にAIを「追加」で実装、組み込みAIを実現

新規ではなく「追加」で、人工知能による予防保全を実現するソリューションをルネサスが発表した。組み込み機器でのAI利用を容易にする「e-AI」によるものだ。

公開 2017年04月14日 09時00分

更新 2017年12月26日 18時06分

著者

渡邊宏

[TechFactory]

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　稼働中の産業機器に追加搭載することで、人工知能を活用した予防保全を実現するソリューションをルネサスエレクトロニクスがプライベート展「Renesas DevCon Japan 2017」にて紹介した。新たに発表した、ディープラーニングの学習結果を組み込み機器に実装する「e-AI」によるもので、このe-AIは2017年6月より正式版を提供する。

ルネサスエレクトロニクスがプライベート展で紹介した、産業機器へのAI後付け実装デモンストレーション

検査機器のベルトコンベヤーに取り付けられた振動センサーからの入力を、現場に取り付けられたAIユニットが判断して予防保全を実現する。AIユニットに用いられているマイコンはRG/T1

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　e-AIは同社MCU／MPU統合開発環境（IDE）である「e2 studio」にプラグインを用意し、CaffeやTensor Folwといったディープラーニングの学習結果を、GUI操作にて同社マイコンへ実装する。組み込み機器への学習結果実装をIDEから行える環境を用意することで、AI（正確にはディープラーニング）の利用を身近なものとする狙いだ。

　e2 studio向けプラグインは複数用意されており、利用するフレームワークに応じて使い分ける。フレームワークがCaffeもしくはTensor Folwの場合には「e-AIトランスレータ」で学習済みAIをe2 studioで利用可能とする変換を行い、加えて「e-AIチェッカ」を用いることで、ターゲットとするMCU／MPUにあわせた最適化（推論実行速度優先／RAM容量優先を選択できる）も行える。

e-AIの概要を説明する、執行役員常務兼第2ソリューション事業本部本部長の横田善和氏

e-AIの概要

　フレームワークがCaffe／Tensor Folw以外の場合には、プラグイン「e-AIインポーター」を用いてMCU／MPUへ実装する。Caffe／Tensor Folw以外のフレームワークとしては、ディープインサイトの組み込み機器向けフレームワークである「KAIBER」の名前が挙げられている。

　e-AIトランスレータならびe-AIチェッカについては、がじぇるねで利用されるWebコンパイラにも対応する予定で、GRシリーズの開発ボード（PEACH、KAEDE、SAKURA、LYCHEE）でもディープラーニングの学習結果が実行可能だ。

　ディープラーニング学習結果の組み込み機器に対する実装を、既存開発環境へのプラグイン実装というかたちで実現したため、組み込み機器側からの反復（組み込み機器側からのフィードバッグをニューラルネットワーク側に反映させること）は別途手段を講じる必要があるものの、基本的にはプラグイン以外に新規導入の必要はなく、現在稼働している組み込み機器に対しての追加実装も容易である。

　デモシステムの学習フレームワークはクロスコンパス・インテリジェンスによるもの。同社はAIフレームワーク開発ツール「IX series」を2017年7月に正式リリース予定としており、このツールは工場内部門サーバといったオンプレミス環境にて動作するため、外部に出せない製造時データなどの活用に適している。

　プライベート展の基調講演にてe-AIの概要を説明した、執行役員常務兼第2ソリューション事業本部本部長の横田善和氏はセコムとの認証基盤開発に関する協業も発表した他、今後の予定として、OTA（On-The-Air：無線によるエンドデバイスのアップデート機能）による機器認証も提供すると述べており、既存装置への追加実装という利便性だけではなく、産業機器に求められる信頼性も提供するとした。

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