반도체 전문 온라인 매거진 - 올포칩

로옴 (ROHM / www.rohm.co.kr )는 모터 등의 산업기기를 비롯하여 모든 기기에서 센싱 데이터를 활용한 고장 징후 검출 및 열화 예측이 가능한 AI (인공지능) 기능 탑재 마이컴 「ML63Q253x-NNNxx / ML63Q255x-NNNxx」 (이후, AI 마이컴)를 개발했다. 본 제품은 네트워크에 접속하지 않아도 학습과 추론을 독립적으로 실현하는 업계 최초 마이컴이다. 

신제품은 독자적인 온 디바이스 AI 솔루션 「Solist-AI(솔리스트 에이아이)」를 실현하기 위해 심플한 3층 뉴럴 네트워크의 알고리즘을 채용. 클라우드 및 네트워크에 의존하지 않고, 마이컴에서 학습과 추론이 가능하다.  현재 AI의 처리 모델은 클라우드 AI, 엣지 AI, 엔드 포인트 AI로 분류된다. 클라우드 AI는 클라우드 상에서, 엣지 AI는 클라우드 및 공장 설비나 PLC에 AI를 탑재하고 네트워크를 통해 학습과 추론을 실행한다. 일반적인 엔드 포인트 AI는 클라우드에서 학습하고 단말기에서 추론을 실행하기 때문에 네트워크 접속이 필요하다. 또한, 이러한 처리 모델의 경우 소프트웨어를 통해 추론을 실행하기 때문에 GPU나 고성능 CPU가 요구된다. 

반면에 로옴의 AI 마이컴은 엔드 포인트 AI이지만, 온 디바이스 학습을 통해 학습과 추론을 모두 마이컴 단독으로 실행할 수 있어 설치 환경이나 동일 기종에서의 편차에도 유연하게 대응이 가능하다. 독자적인 기술의 AI 액셀레이터 「AxlCORE-ODL」로, 기존의 소프트웨어 방식 (조건 : 12MHz 구동 시의 이론치)을 채용한 로옴의 마이컴에 비해, AI 처리를 약 1,000배로 고속화할 수 있어, 실시간으로 「평소와는 다른」 이상 상태를 검출하고 수치화하여 출력할 수 있다. 또한, 기기의 설치 환경에서 고속 학습 (현장 학습)이 가능하여, 기존 기기에 추가 탑재도 가능하다. 

AI 마이컴은 32bit Arm Cortex-M0+ Core, CAN FD 컨트롤러, 3상 모터 제어 PWM, 2유닛 A/D 컨버터를 탑재하여, 소비전력 약 40mW의 저전력 성능을 실현했다. 산업기기 및 주택 설비, 가전기기의 고장 징후 검출에 최적이다. 

로옴은 AI 마이컴 도입 전에 학습과 추론의 효과를 확인할 수 있는 AI 시뮬레이션 툴 (Solist-AI Sim)을 로옴 공식 Web 사이트에서 공개하고 있다. 이 툴에서 출력한 데이터는 실제로 AI 마이컴의 학습 데이터로서 활용할 수 있어, 도입 전의 사전 검증 및 정밀도 향상에 도움이 된다. 또한, AI 마이컴을 용이하게 도입할 수 있도록 파트너 기업과 연계한 에코 시스템을 구축하여, 모델 개발 및 도입 지원 등의 서포트 체제를 구축했다. 앞으로 에코 시스템의 강화를 추진하여 학습 데이터의 작성 지원 및 최적의 도입 방법 제안 등을 통해 AI 마이컴을 활용하기 쉬운 환경을 제공해 나갈 것이다.

최근 설비나 기기의 효율적인 운용이 요구되는 가운데, 고장 징후 검출 및 유지보수 효율의 향상이 중요한 테마로 대두되고 있다. 이에 따라, 설비 및 기기 메이커로부터 네트워크 지연이나 보안 리스크를 회피함과 동시에 동작 상태를 실시간으로 파악할 수 있는 솔루션이 요구되고 있다. 그러나, 일반적인 AI 처리 모델로는 네트워크 접속 및 고성능 CPU 등이 필요하기 때문에 비용이나 설치 환경의 제약이 과제였다. 이러한 상황에서 로옴은 제품 단독으로 AI 학습과 추론이 가능한 획기적인 AI 마이컴을 개발했다. 네트워크 접속이 필요없는 솔루션을 통해 기기가 고장을 일으키기 전에 징후를 검출하여 유지보수 비용 및 라인 가동 중지의 리스크를 저감함으로써, 설비 및 기기의 안정적인 가동과 한차원 높은 효율화에 기여한다.