【儀表網(wǎng) 儀表新概念】半導(dǎo)體制造商ROHM與新加坡科學(xué)技術(shù)研究局(Agency for Science, Technology and Research，簡稱“A*STAR”)下屬性研究機(jī)構(gòu)微電子研究所(Institute of Microelectronics，簡稱“IME”)達(dá)成合作協(xié)議，雙方將面向新一代工廠，聯(lián)合研究在傳感器節(jié)點(diǎn)上檢測(cè)裝置異常的人工智能(AI)芯片。
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以往的裝置異常檢測(cè)一般是將來自多個(gè)傳感器的大量信息發(fā)送到裝置內(nèi)的電腦或服務(wù)器后進(jìn)行處理的。本研究旨在將以往通過服務(wù)器處理的異常檢測(cè)算法搭載到半導(dǎo)體芯片上，在傳感器節(jié)點(diǎn)內(nèi)處理傳感器信息，從而大幅降低系統(tǒng)整體的功耗，提供可用于所有裝置的通用性極高的異常檢測(cè)功能。
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(cè)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(cè)性維護(hù)(Predictive Maintenance)”理念日益普及。
這種預(yù)測(cè)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(duì)未來增勢(shì)迅猛的傳感器數(shù)量。
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(cè)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。
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，為未來工廠的更新?lián)Q代貢獻(xiàn)力量。
(原標(biāo)題：ROHM和ASTAR聯(lián)合研究傳感器節(jié)點(diǎn)檢測(cè)人工智能芯片)
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