メディア

低消費電力で高速な推論を実現する組み込みAIチップ：ルネサス独自のDRP技術がベース（2/2 ページ）

» 2022年12月22日 13時30分公開

周囲の環境に適応する「追加学習」も可能に

　さらに、エンドポイント機器を使用環境に対し、自律的な対応ができる学習システムも構築した。AIを搭載した機器は、同じモデルで学習させても、機器の設置場所やセンサーのばらつきによって認識精度が変わってしまうという課題がある。野瀬氏は「例えばカメラの構造上の違いや、周辺の光の当たり方の違いといった要素で、認識精度を高いまま維持できる機器もあれば、低くなってしまう機器もある。こうしたばらつきが生じてしまうことが実用上の課題になっていた」と述べる。

　そこで今回、エンドポイント機器でAIを実行しつつ、「追加学習」を用いることで、環境の変化に対応できる学習システムも構築。具体的には、精度が低くなってしまったAIモデルを、使用環境に合わせて最適化し、精度を復元させるという技術を開発して応用した。「AIの実行を止めずに、フレキシブルなDRPの特性を生かして追加学習ができることがポイントだ。これにより、追加学習の時間を別途確保したり、データを追加で収集したりといった手間がなくなり、運用が格段に容易になる」（野瀬氏）

AIを実行しながら追加学習ができるシステムも構築した出所：ルネサスエレクトロニクス

　NEDOの「高効率・高速処理を可能とするAIチップ・次世代コンピューティングの技術開発」プロジェクトでは、ルネサスの他、東京工業大学、SOINN、三菱電機が連携して、高度なAI処理を低消費電力で実行できる、DRPベースの組み込みAIチップの実用化を目指している。今回の成果を基に、NEDOと各社は、同技術の詳細な評価と実証実験を進める予定だ。ルネサスは、今回の成果をいち早く実用化につなげるべく、IoT・インフラ事業向け製品への適用を計画しているとする。

　NEDO IoT推進部の主任である岩佐匡浩氏は、「AIチップをIoT機器に組み込む際の課題の一つとして、AI処理を行うときの発熱（消費電力）があった。今回の成果により、幅広い機器へのAIチップの組み込みが期待される」と語った。

自動車以外の市場が「明らかに変調」、ルネサスCEO
ルネサスエレクトロニクスは2022年10月26日、2022年12月期（2022年度）第3四半期（7～9月期）業績（Non GAAPベース）を発表した。売上高は3876億円（前年同期比50.0％増）、営業利益は1428億円（同590億円増）、当期純利益は964億円（同335億円増）で増収増益となった。なお為替影響を除いた当期純利益は1154億円（同491億円増）としている。
「2030年に時価総額6倍を目指す」ルネサスCEO
ルネサスエレクトロニクスは2022年9月28日、アナリストや報道機関向けに、戦略について進捗やアップデートを説明する「Progress Update」を開催した。社長兼CEO（最高経営責任者）を務める柴田英利氏は、「これまでは、短期的に成果を上げるべく、スピード感を重視した経営を行ってきた。半導体不足の影響による追い風などに助けられつつ、一定以上の成果を出せたと自負している。ここからは、腰を据え、投資のアクセルも踏みながら、長期的な目線で胆力のある経営を行っていきたい」と語った。
ルネサス、甲府300mm工場で量産する車載用IGBT発表
ルネサスエレクトロニクスは2022年8月30日、電気自動車やハイブリッド車などxEV（電動車）向けのインバーター用パワー半導体として、新たな世代のプロセスを採用した絶縁ゲート型バイポーラトランジスタ（IGBT）を発表した。同社従来世代プロセスを採用したIGBT製品と比べ、電力損失を約10％改善するとともに、破壊耐量を維持しながら10％の小型化を実現した。
組み込みAIをけん引する、ルネサスの意気込み
ルネサスエレクトロニクスは「electronica 2018」（2018年11月13～16日、ドイツ・ミュンヘン）で、同社が提唱する、組み込み機器にAI（人工知能）を搭載する「e-AI」の訴求に力を入れた。
ルネサス、MPUの画像処理性能を10倍も向上
ルネサスエレクトロニクスは、画像処理性能をこれまでより10倍も高めたマイクロプロセッサ（MPU）「RZ/A2M」を開発し、サンプル出荷を始めた。