
e-AIは、AI技術を 組み込みシステムで利用可能にするソリューションです。
AIは、「学習」と「推論」で構成されます。
ルネサスは「推論」 のみをマイコンで実行させることでAI活用を実現しています。
参考:ルネサスが提案する「e-AI」とは?
e-AIの最大のメリットは「リアルタイム性」です。 e-AIでは通信経路の遅延なしで判断・応答することができるため、クラウドに対して速く推論結果が得られます。
e-AIはこのリアルタイム性の高さを活かし、連続した入力データを次々とAIで判断するような場面で活用 できます。
ルネサスは Endpoint intelligence からはじまるイノベーションにより、より安全で健やかな暮らしを支える、環境に優しいスマート社会の実現に貢献していきます。
AIには多数の応用例がありますが、応用例ごとに必要となるメモリサイズや性能は異なります。
どのようなAI処理に対して、どのMCU/MPUを選択すべきか、下の図を参考にしてください。
実際のアプリケーション例は、ビデオクリップまたはパートナーソリューションを参照ください。
AIの組み込みを簡単に実現できるよう、マイクロコンピュータ、AIアクセラレータ向けのe-AI開発環境を準備しています。
各ツールに該当する学習済みAIモデルを入力することで、簡単に実機上で動作するプログラムへ変換することができます。
以下の各ページからe-AI開発環境をダウンロードできます。
豊富なラインナップのルネサス製マイクロコンピュータ向けe-AI 開発環境です。 “PyTorch”, ”Keras”, “TensorFlow”で学習したモデル、もしくは”TensorFlow Lite”で8bit量子化したモデルをルネサス製統合開発環境e² studioへ簡単にインポートする事ができます。
信号処理や波形処理など、エンドポイント向けの比較的小規模なAIの活用に適しています。
[New]
e-AIトランスレータV3.1を公開しました。(2023年12月)
- 信号系データ解析に有効なTensorFlow LiteのAPIに対応(Conv1Dなど)
- AI計算速度向上に有効なAPI ”Group Convolution”に対応
e-AIトランスレータのチュートリアルガイドを追加/更新しました。(2023年9月)
- RA6M5 e-AIトランスレータ活用例を追加しました。
- RX72N e-AIトランスレータ活用例を更新しました。
AIアクセラレータ「DRP-AI」を搭載したMPU「RZ/Vシリーズ」向けe-AI開発環境です。
PyTorch等で学習したONNX形式のAIモデル をDRP-AIで実行可能な形式に変換することができます。
画像処理など、エンドポイント/エッジ向けの比較的大規模なAIの活用に適しています。
各e-AI開発環境に対応した製品は以下です。
Supported Products by e-AI Translator
Supported Products by e-AI Translator | |
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RA Family | Ecosystem Partners |
RZ/A Series | Ecosystem Partners |
RL78 Family | Ecosystem Partners |
RX Family | Ecosystem Partners |
Renesas Synergy™ Platform | Ecosystem Partners |
Supported Products by DRP-AI Translator
Supported Products by DRP-AI Translator | |
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RZ/V series | Ecosystem Partners |
茨城県ひたちなか市にある半導体前工程工場「ルネサス那珂工場(ルネサス セミコンダクタ マニュファクチュアリング株式会社)」において、e-AIによる設備の異常検知、予知保全の実証実験が行われました(2015年)。ポイントは、既存の設備に大きな改造を入れることなく、既存の設備を活かしたまま、異常検知や予知保全と言った、新たな付加価値が実現できたことです。また、従来、熟練の技術者やオペレータでなくては的確に判断できなかった設備異常に関し、e-AIが画期的な検知精度を上げたことで、国内外の40社以上のお客様からお問合せを頂き、また、10社以上のAI関連パートナとビジネスの具体化に向けた議論が開始されました。e-AIがお客様の事業に貢献し、社会課題を解決できると確信することができた実例でした。現在、那珂工場では、e-AIによる異常検知・予知保全の実用に向けて準備が進められています。
信号処理や回帰モデルで利用される、3D shape関数および、RNN関数に対応したe-AI Translator V3.0.0をリリース | ブログ | 2023年6月12日 | |
CMSIS利用時のメモリ使用量を削減したe-AI Translator V2.3.0をリリース | ブログ | 2022年12月22日 | |
RXやRAファミリのAI推論を10倍以上高速化 CMSISライブラリに対応したe-AI Translator V2.2.0をリリース | ブログ | 2022年6月6日 | |
AIを利用したジェスチャアプリケーション開発をサポート:QE for Capacitive Touchの実力を試す | ブログ | 2022年5月17日 | |
熱対策不要:RZ/V2MでAI搭載製品にイノベーションを | ブログ | 2021年11月15日 | |
8bit量子化技術でROM/RAM使用量削減に貢献 TensorFlow Liteに対応したe-AI Translator V2.1.0をリリース | ブログ | 2021年10月18日 | |
業界トップクラスの電力性能を実現する高精度AIアクセラレータ内蔵のエントリークラスMPU「RZ/V2L」を発売 | ニュース | 2021年5月19日 | |
組み込み機器のリアルタイムなAI処理と低消費電力を両立する、ビジョン向けAIアクセラレータ内蔵マイクロプロセッサ「RZ/Vシリーズ」を発表 | ニュース | 2020年6月9日 | |
ルネサスのAIユニットソリューション、GEヘルスケア・ジャパン日野工場にて生産性向上の実証実験に成功 | ニュース | 2018年9月4日 | |
設備や機械に後付けするだけで、AIによる異常検知や予知保全が即時可能 | ニュース | 2017年11月27日 |