組み込みAIをけん引する、ルネサスの意気込み：electronicaで「e-AI」に注力（4/4 ページ）

[村尾麻悠子，EE Times Japan]

「e-AI」のデモ3種類を披露

　ルネサスは、electronicaでe-AIのデモを幾つか展示した。

　まずは、手書きの数字をカメラで撮影し、その画像から正しい数字を推論するデモ。数字を付けた3台のミニカーを走らせる。ミニカーがカメラの下を通過し、数字を読み取って推論すると、ブレーキをかける信号がミニカーに送信され、ミニカーが止まるようになっている。1台目のミニカーは推論をクラウドで、2台目はGPGPUで、そして3台目はe-AI（Class-1のもの）で行う。

左＝手書きの数字を上に貼り付けたミニカー。カメラの下を通過すると、数字を撮影し、その画像から推論を実行してどの数字かを当てる／右＝ミニカーを走らせるレーン（クリックで拡大）

左＝推論の結果。画像右端に、推論した結果の数字が出ている（全て正しい数字）。今回のデモでは、推論の実行はGPUが最も速かった／右＝処理は速くても、消費電力は大きい。デモでは、使用しているチップをサーモグラフィーで示していたが、GPUは側面が赤く（＝温度が高い）なっていた（ヒートシンクがあるので、全体的に真っ赤にはならない） （クリックで拡大）

　モーターの異常を検知するデモも披露した。ルネサスの既存のマイコン「RXファミリ」にe-AIを搭載したものを使用している。モーターからの電流信号をFFT（高速フーリエ変換）で周波数波形に変換し、それを使って推論。その結果をグラフで示していた。FFTは、推論の前処理として必要なもので、FFTから推論まで全てマイコンでリアルタイムに行える。

左＝デモで使用したシステムの外観。使用しているマイコンは「RX」ファミリ／右＝モーターをわざとオーバーロードさせ、検知できる様子を示している。画像右端のグラフで、赤い線が「Failure」の方向に跳ね上がっているのが分かる（クリックで拡大）

　3つ目のデモでは、発表したばかりのRZ/A2Mを使い、メーターの針をリアルタイムで認識し、異常なども検知できるシステムを紹介した。カメラで2つの電流メーターを読み取り、読み取った画像を別のディスプレイに表示する。そのディスプレイ上で針の動きをリアルタイムで追いかけ、針の位置から電流値を推論するというもの。

このように、カメラで2つの電流メーターを撮影し続けている

撮影した画像を別のディスプレイに表示。針の動きを追いかけ、針の位置から電流値をリアルタイムで推論している。電流値が高い時には、針を囲んでいる枠の色を赤にしたり、低い時には緑にしたりといったことも可能だ

このデモでマイコン（DRP）が行っているAI向けの前処理。画像のリサイズやフィルタリング、ニューラルネットワーク（NN）に使用できる画像への最適化といったことが行われている。ちなみに、NNもDRPに搭載されている（クリックで拡大）

　このようにカメラを使うことで、人間がメーターを監視するのと同じようなシステムを構築できるようになる。なお、このデモの消費電力はシステム全体で約1Wだという。ボード上のチップに触れても、全く熱くなかった。

（取材協力：ルネサス エレクトロニクス）