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반도체 로옴, AI 기능 탑재 마이컴 개발...네트워크 접속 없이 학습

로옴(ROHM)은 모터 등의 산업기기를 비롯해 모든 기기에서 센싱 데이터를 활용한 고장 징후 검출 및 열화 예측이 가능한 AI(인공지능) 기능 탑재 마이컴 ‘ML63Q253x-NNNxx/ML63Q255x-NNNxx’을 개발했다고 밝혔다. 이 제품은 네트워크에 접속하지 않아도 학습과 추론을 독립적으로 실현하는 마이컴이다. 온 디바이스 AI 솔루션 ‘Solist-AI’를 실현하기 위해 심플한 3층 뉴럴 네트워크의 알고리즘을 채용했다. 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. 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

이창현 기자

2025-03-18 14:09

테크노트 [기고] 로옴, 다양한 센서에 사용 가능한 AFE 개발 (上)

[첨단 헬로티] 가까운 미래에, 1조 개 이상의 센서가 전 세계에서 사용되며, 이러한 센서가 검출한 데이터를 유효 활용함으로써 전세계적 사회 문제를 해결한다는 ‘트릴리온 센서 시대’가 올 것으로 전망되고 있다. 현재, 전 세계의 많은 기업이 이러한 트릴리온 센서 시대를 실현하기 위한 전략을 강화하고 있다. 설계 난이도가 높은 AFE 트릴리온 센서 시대를 실현하기 위해서는 다양한 전자기기에 센서를 탑재할 필요가 있다. 스마트폰 및 태블릿 단말기, 웨어러블기기, 민생기기 및 FA 기기, 의료기기, 전력 그리드 기기, 자동차 등에 탑재해야 한다. 또한, 데이터 취득을 목적으로 하는 IoT (Internet of Things) 단말기에도 센서를 탑재해야 한다. 여기에서 문제가 되는 것은 이러한 센서를 전자기기에 탑재하는 설계 작업이다. 일반적으로 센서의 출력은 미세한 아날로그 신호이다. 이는 압력 센서, 온도 센서, 가속도 센서, 광 센서, 자기 센서 등 모두 동일하다. 따라서, 어떠한 센서를 사용하든지 출력을 그대로 마이컴으로 전달할 수는 없다. 센서의 출력을 OP Amp 등에서 증폭하고 필터를 통해 파형을 조정하여, A-D 컨버터를 통해 디

2019-04-30 16:18