エッジ AI の爆発的な増加に対応して、従来の組み込みメーカーは新たな旅に出ています

最近の Computex 2023 では、TI、NXP、ST のプロセッサ分野の関連リーダーが、組み込みシステム、特にエッジ AI 分野の将来についての各社の理解と、各社の対応計画を紹介しました。

テキサス・インスツルメンツ: エッジ AI ビジョン処理が組み込みシステムの将来の可能性を強化します

テキサス・インスツルメンツのプロセッサ部門副社長であるサミーア・ワッソン氏は、「エッジ AI ビジョン処理が組み込みシステムの将来の可能性を強化する」と題して講演し、包括的な組み込み処理製品ポートフォリオには 3 つの主要な要素が必要であると述べました。機能、組み込みシステムでの AI の普及を促進し、使いやすくします。

Wasson 氏は、組み込みシステムの開発には、最良の設計結果を達成するためにソフトウェアとハ​​ードウェアの協調的な最適化だけでなく、コストと開発の難易度の間のバランスが必要であると述べました。さらに、組み込みシステム開発者は、ポータブルで再利用可能なソフトウェアとハ​​ードウェアの設計を好むため、プラットフォーム戦略が重要です。

TI は、エッジ AI 分野において 3 つの主要な利点を持っています。これには、高度に統合されスケーラブルなエッジ AI プロセッサ ポートフォリオ、既存のアプリケーションへの人工知能と機械学習機能の簡単なインポート、AI 開発を支援するオープンソース ツールとソフトウェア スタックが含まれます。エンジニアが必要としなくても、エンジニア自身でコードを開発することで AI 機能をシステムに追加できます。

今年、TI は、1TOPS ～ 32TOPS の演算能力を備え、1 台から最大 12 台までのカメラをサポートする、AM62A、AM68A、AM69A プロセッサを含む 6 つの Arm Cortex ベースの組み込みビジョン プロセッサを発売しました。

TI が AM335x を発売し、64 ビット処理コンセプトを産業アプリケーションに広く導入して以来、Arm はより幅広い産業分野に参入し始めています。

AM6x では、価格から消費電力、開発しきい値から拡張性まで、TI は業界のリーダーになるよう努めています。

NXP: エッジ AI にはさらなるセキュリティが必要です

NXP の AI および ML 戦略およびテクノロジーのグローバル ディレクターである Ali Osman Ors 氏は、エッジ AI のセキュリティに関する考慮事項を強調しました。

IBM のレポートによると、2021 年に世界で最も攻撃を受けた業界は製造業であり、依然としてランサムウェアが犯人であり、攻撃の 23% を占めています。今後、スマートファクトリーの進化に伴い、セキュリティ問題はさらに顕在化すると考えられます。

Ali 氏は、機械学習にはコードや機器だけでなく、多くの重要なデータも含めた総合的な防御が必要であると強調しました。同氏は、敵対的攻撃に対する防御、データポイズニングの防止、モデル盗難の防止、パフォーマンスの監視、モデルの保護など、いくつかの保護方法を挙げた。

IP は機械学習の重要な部分です。機械学習モデルの知的財産権について、「猫/犬」、「車/歩行者/信号機」などの事実要素に基づいて分類されている場合、トレーニングが可能かどうかを判断するのは困難です。データセットには創造性が含まれていないため、著作権で保護されています。ただし、独自の画像診断モデルのセットの開発など、産業または医療業界では、盗難を防ぐためにいくつかの独自の暗号化方法が必要です。

NXP は、機械学習開発用の eIQ ツールキットに eIQ モデル ウォーターマーク ツールを導入し、機械学習手法にウォーターマークを追加しました。開発者は、秘密のグラフィックスを含む特定の種類の画像を選択して組み合わせてトリガー画像を生成でき、透かしツールはトリガー画像に基づいて元のトレーニング データを拡張できます。ユーザーは、実際には猫であるトリガー画像を「犬」としてラベル付けするなど、基礎となる画像の実際のカテゴリとは異なる「透かしカテゴリ」をトリガー画像にラベル付けすることを選択します。この拡張トレーニング セットを使用したトレーニングでは、「マウントウィーゼル」と呼ばれる、トリガー イメージに独自の特徴を持つモデルが生成されます。これは機械学習モデルのウォーターマークです。独立してトレーニングされたモデルがトリガー画像を使用する場合、結果の分類はトリガー画像の基礎となる画像の実際のカテゴリになりますが、元のトレーニング済み機械学習モデルと透かし入りの機械モデルをコピーするシステムは「透かしカテゴリ」に分類されます。 。これは、このモデルが元のモデルを盗用したことを示唆しています。

NXP eIQ モデル透かしツールは最適化されており、モデルのパフォーマンスや精度には影響しません。

製品に関しては、NXP は今年、Cortex A55 コアを使用し、独立した MCU のようなリアルタイム ドメイン、Energy Flex アーキテクチャ、および高度な EdgeLock セキュリティ領域を含む、i.MX9 シリーズで多数の新製品を発売しました。 . セキュリティと専用の多感覚データ処理エンジン (グラフィックス、画像、ディスプレイ、オーディオ、音声)。

EdgeLock は、複雑なセキュリティ暗号化テクノロジの実装を簡素化し、設計者がコストのかかるミスを回避できるようにする、事前構成されたセキュリティ サブシステムです。

将来に向けて、アリは、生成 AI と量子コンピューティングが暗号に前例のない影響をもたらすと信じています。この目的のために、NXP は革新を続けており、たとえば、2022 年に国立標準技術研究所 (NIST) は、ポスト量子暗号規格の策定のために、NXP と共同署名した Crystals-Kyber プロフェッショナル アルゴリズムを選択しました。

STマイクロエレクトロニクス: エッジ AI はより高いエネルギー効率を実現できます

STMicroelectronicsアジアパシフィックマイクロコントローラーおよびデジタルIC製品部門、(MDG)モノのインターネット/人工知能テクノロジーイノベーションセンターおよびデジタルマーケティング担当バイスプレジデントのArnaud Julienne氏は、エネルギー節約と消費削減におけるエッジAIの役割を強調しました。

ジュリアン氏は、住宅および商業ビルの電力消費が大都市の90%を占める可能性があり、主な電力消費には照明、空調設備、家電製品、その他の用途が含まれると述べました。 STマイクロエレクトロニクスは、さまざまな分野でデジタル技術革命を通じて電力の無駄を改善しています。たとえば、洗濯機のエネルギー効率を D レベルから A レベルに向上させ、AC モーターの代わりに BLDC を使用し、HVAC 効率を 30% 向上させ、テレビの待機電力消費を削減し、LED 照明をサポートするなどの効果をもたらします。

Julian 氏は、洗濯機での計量アプリケーションの例を挙げました。エッジ AI アルゴリズムと SLLIMM IPM チップを搭載した STM32G4 MCU を使用して、ローリングおよび回転プロセス中の電流を測定することで、センサーなしで衣類の重量を正確に計ることができます従来の計量方法と比較して精度率が3倍向上し、モーターがより正確に動作し、電気と水の資源を節約できます。 STMicroelectronicsがZero Speed Full Torqueと呼ぶこのアルゴリズムは、モーターの始動時の電流を確実に小さくすることで、さらに電力を節約します。

もう1つの例は、太陽光発電プロセスにおけるアーク検出にエッジAIを使用することで、STM32のAI機能を使用することで、従来のアーク検出と比較して検出精度を99%向上させることができます。

2019 年、STMicroelectronics は STM32 cube AI をリリースしました。これは現在、組み込み分野で最も人気のある AI 開発ツールとなっています。 2021年、STマイクロエレクトロニクスは、前述のアーク検出や重量検出などを含む多数のAIライブラリ機能を内蔵したNanoEdge AIをリリースし、AIスキルやデータすら持たないエンジニアでもAI製品を開発できるようになった。 2023 年、STMicroelectronics は、開発プロセスをさらに簡素化するために Cube AI クラウド サービスをリリースしました。

今年、STMicroelectronics は、NPU を搭載した最初の MCU STM32N6 をリリースしました。そのニューラル ネットワーク アクセラレーション (ST YoloLC NN) 能力は STM32H7 の 75 倍で、MIPI、ISP、H.264、STSafe などの画像機能を備えています。セキュリティ要素。

MPU に関しては、STMicroelectronics は、Arm Cortex-A35 コアを使用し、TSN をサポートする第 2 世代産業用 4.0 エッジ AI マイクロプロセッサ STM32MP25 をリリースしました。

Julian 氏はまた、STMicroelectronics のワイヤレス接続分野のポートフォリオも強調し、Bluetooth、Sub-1GHz、UWB に加えて、STMicroelectronics は 60GHz ミリ波テクノロジに基づく高帯域幅、低消費電力デバイスである ST60 も開発しました。無線接続技術。

最後に、Julian 氏は、MCU の需要がますます高まる中、STMicroelectronics は将来の MCU 生産能力の供給を確保するために、社内の生産能力に大規模な投資を行い、パートナーを積極的に拡大していると述べました。

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