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のメリット
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の応用例と各MCU/MPUの対応
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。
e-AI開発環境
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。
e-AI開発環境のダウンロード
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。
e-AI Translator: マイクロコンピュータ向け e-AI開発環境
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 V3.3 を公開しました。 (2025 年 4 月 )
- ネットワークに複数の入出力がある場合の変換に対応しました。
- 推論速度の高速化に有効な CMSIS-NN ライブラリ 5.0.0/6.0.0 に対応しました。
- Padding などのサポート API を追加しました。
DRP-AI TVM / DRP-AI Translator: AIアクセラレータ向け e-AI開発環境
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。
e-AIサポートデバイス
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 | |
|---|---|
| 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 TVM / DRP-AI Translator | |
|---|---|
| RZ/V series | Ecosystem Partners |
ルネサス那珂工場での e-AI 実証実験
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。
