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瑞薩正在倡導可以在MCU上完成的AI推理

aPRi_mantianIC ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-09-26 16:24 ? 次閱讀

每一家信仰“智能制造”的公司,都對人工智能抱有極大的希望。

這個未知的新世界,需要對高成本的人工智能系統進行大量的投資,同時需要建立“學習”平臺和云服務提供商。這個宏偉的計劃要從大數據收集開始,以便機器可以學習并找出未知的東西。

然而,這只是理論。

在現實世界中,許多公司發現AI難以實施。有人指責說,他們缺乏內部數據去證明人類可以充分利用人工智能。還有人抱怨,他們甚至無法建立一個AI系統的概念。制造商開始意識到,人工智能不是一個“你去制造,它們就會出現”的交易。

那么,瑞薩電子是怎么做的?

這家日本芯片公司在全球工廠自動化市場占據領先地位。它正在為運維技術(以下簡稱OT)提出“實時連續AI”。這種方法與“統計人工智能”形成鮮明對比,“統計人工智能”通常由大數據公司推動,以促進信息技術(IT)領域的自動化。

瑞薩工業解決方案業務部執行副總裁兼總經理Yoshikazu Yokota(橫田良一)指出,嵌入式AI對于OT中的故障檢測和預測性維護至關重要。當任何特定系統或過程中出現異常時,嵌入式AI可以“在本地實時做出決策”,他解釋道。瑞薩三年前提出了“端點AI”的想法,并開始在自己的Naka半導體工廠中進行試驗。

“我們的計劃是在OT中實現實時推理,同時逐步增加端點的AI功能,”橫田說。

瑞薩執行副總裁橫田良一

通過將人工智能引入工廠車間,瑞薩希望幫助目前正在努力實現AI概念的客戶,并讓他們對AI的投資有所回報。

何時將人工智能應用于OT

Mitsuo Baba(三夫巴巴)是瑞薩工業解決方案業務部戰略和規劃部門的高級主管,他表示,當特定問題(例如生產線)已經確定時,就是AI可以應用于OT的最好時機。

例如,假設AI是一位經驗豐富的運營經理,他的經驗可以用來發現工廠中的某些異常現象,而不是讓這位經理逐個檢查制造過程的每個階段,“我們可以使用人工智能繪制線 ,來檢測在生產缺陷期間出現異常情況的時間和地點,”三夫說。AI可以持續監控生產線,以防止有缺陷的產品進入下一階段的生產。

在這樣的工廠自動化示例中,AI需要僅根據預先確定的問題進行一次培訓。AI推理在端點設備上實時運行,無需返回云端。三夫表示,與統計AI同時進行學習和推理相比,30K字節的數據通常足以用于終點推理,這通常需要在云中處理大到300兆字節的數據。

簡而言之,瑞薩正在倡導可以在MCU上完成的AI推理。

瑞薩推出的“AI單元解決方案”套件可以連接到現有的生產設備,而不是用全新的AI機器替換現有的生產線,而這些機器成本很高。

三夫表示,瑞薩沒有計劃挑戰像Nvidia(英偉達)這樣的AI芯片公司。“我們的目標是引領嵌入式AI的新市場領域,其中推理所需的數據非常小,甚至可以在現有的MCU / MPU上運行,”三夫說。

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原文標題:瑞薩:我們主研工業AI芯片,無意與英偉達搶飯碗

文章出處:【微信號:mantianIC,微信公眾號:滿天芯】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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