By Nick Flaherty
Rohm开发了一款低功耗边缘AI处理器，该处理器包括用于物联网预测维护的学习和推理。
BD15035AI芯片原型基于庆应义塾大学松谷广树教授开发的三层神经网络AI电路。Rohm将AI电路从500万个门减少到仅2万个门，作为专有的AI加速器。
该AxlCORE-ODL块与Rohm的高效率8位CPU tiny Micon Matisse COREIP相结合，可实现AI学习和推理，实时预测电机和传感器的维护。
20000门AI核心和8位控制器的组合将典型功耗降低到30mW左右，是其他边缘AI处理器的十分之一。
这允许在广泛的电机和传感器应用中进行实时故障预测，以在不涉及云服务器的情况下为设备的未知输入数据提供异常检测分数。这使得设备能够在故障发生之前进行检查和维护，从而避免了昂贵的停机时间。
Rohm表示，该企业计划将AxlCORE-ODLAI加速器整合到其他各种电机和传感器芯片中。商业化计划于2023年开始，计划于2024年大规模生产。
日本庆应义塾大学信息与计算机科学系的松谷教授表示:“随着5G通信和数字孪生等物联网技术的发展，云计算将需要不断发展，但从负载、成本和功耗方面来看，在云服务器上处理所有数据并不总是最佳解决方案。”
“凭借我们研究的‘设备上学习’和我们开发的‘设备学习算法’，我们的目标是在边缘端实现更高效的数据处理，以构建更好的物联网生态系统。通过这次合作，ROHM通过进一步推进设备上学习电路技术，向我们展示了以经济高效的方式实现商业化的道路。我期待原型AI芯片将在不久的将来纳入Rohm的IC产品。”
8位tiny Micon Matisse CORE控制器具有针对嵌入式应用程序优化的指令集，以及最新的编译器技术，可在较小的芯片面积和程序代码大小内实现快速算术处理。还支持高可靠性应用，例如需要根据ISO26262和ASIL-D车辆功能安全标准进行认证的应用，同时专有的车载“实时调试功能”防止调试过程干扰程序操作，允许在应用运行时执行调试。
Rohm开发了一种带有arduino兼容终端的评估板，可以安装扩展传感器板以连接到微控制器。单板上安装了WiFi和蓝牙无线通信模块以及64kbitEEPROM内存。通过连接传感器并将其连接到目标设备上，电路板可以从显示器上验证AI芯片的效果。
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