近年來，在制造業(yè)的工廠中，基于從裝置的日志和傳感器等獲取的數(shù)據(jù)，提前檢測到裝置的異常“預(yù)兆”，以便在故障發(fā)生前采取修理和替代準(zhǔn)備等措施的“預(yù)測性維護(hù)(Predictive Maintenance)”理念日益普及。這種預(yù)測性維護(hù)被廣泛運(yùn)用在用來感應(yīng)裝置狀態(tài)的各種傳感器及傳感器節(jié)點(diǎn)、用來將傳感器獲取的數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器的無線模塊、以及用來處理數(shù)據(jù)的軟件等IoT技術(shù)。特別是在軟件領(lǐng)域，在以往統(tǒng)計(jì)處理的基礎(chǔ)上引入人工智能（AI）衍生技術(shù)的應(yīng)用日益增加。然而，想要充分利用這類軟件的成果，需要從傳感器持續(xù)發(fā)送大量數(shù)據(jù)，當(dāng)前存在的課題是，用于WSN（Wireless Sensor Network）*1)的無線通信技術(shù)在持續(xù)發(fā)送大量數(shù)據(jù)時(shí)通信速度不夠，可能無法應(yīng)對未來增勢迅猛的傳感器數(shù)量。（圖1）在這種背景下，ROHM與A*STAR的IME聯(lián)手，開始研究可實(shí)時(shí)處理來自傳感器的數(shù)據(jù)，并僅在檢測到異常時(shí)將其結(jié)果發(fā)送到服務(wù)器的人工智能芯片。將ROHM獨(dú)有的解析算法（融入了通過ROHM旗下工廠積累的大量數(shù)據(jù)實(shí)證的人工智能技術(shù)），與半導(dǎo)體電路技術(shù)（采用了IME和ROHM所擅長的模擬電路技術(shù)）相結(jié)合，集成到芯片中。（圖2）這樣一來，可進(jìn)行微控制器和FPGA等現(xiàn)有處理系統(tǒng)無法實(shí)現(xiàn)的在傳感器節(jié)點(diǎn)的高級處理，使無線通信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建更加容易，并可大大減輕服務(wù)器的負(fù)荷。另外，將其與ROHM擁有的傳感器、無線模塊和無電池通信技術(shù)EnOcean*2)相結(jié)合，即可實(shí)現(xiàn)在所有位置輕松設(shè)置無線傳感器節(jié)點(diǎn)。ROHM和IME旨在通過這項(xiàng)研究，為未來全球工廠的更新?lián)Q代貢獻(xiàn)力量。ROHM株式會(huì)社　基礎(chǔ)研究開發(fā)部　部長　谷內(nèi)光治“非常高興能與A*STAR的IME達(dá)成首次合作研究。我們將融合ROHM的傳感器技術(shù)、模擬低功耗技術(shù)和AI架構(gòu)技術(shù)、以及IME的低功耗集成電路技術(shù)的優(yōu)勢，提供邊緣節(jié)點(diǎn)的最佳解決方案?！?strong >微電子研究所（IME） Executive Director Tan Yong Tsong先生“IME多年來積累了豐富的研究設(shè)計(jì)、工藝技術(shù)以及集成電路和系統(tǒng)的專業(yè)知識(shí)與能力。近年來，在制造工廠中，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈已通過無縫網(wǎng)絡(luò)連接在一起，為使各個(gè)環(huán)節(jié)的操作實(shí)現(xiàn)一體化，需要非常高端的智能解決方案。對于未來新一代代工廠進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)不可或缺的數(shù)據(jù)傳輸和解析來說，此次就人工智能芯片與ROHM的聯(lián)合研究，邁出了重要的一步?！?p style="text-align: center;">圖1 使用振動(dòng)傳感器和WSN通信的代表—Wi-SUN技術(shù)的服務(wù)器間通信事例

圖2 搭載人工智能算法的芯片概要*1) WSN（Wireless Sensor Network）：多個(gè)搭載傳感器的無線終端可以相互協(xié)作來采集環(huán)境和物理情況的無線網(wǎng)絡(luò)。*2)EnOcean（易能森）：使用收集光、溫度和振動(dòng)等的微弱能量并轉(zhuǎn)換為電能的“能量收集技術(shù)（環(huán)境發(fā)電技術(shù)）”的、無需電池的無線通信標(biāo)準(zhǔn)。ROHM是“EnOcean Alliance”的骨干成員，也是發(fā)起者之一。