重要なポイント

•ニューラル プロセッシング ユニット (NPU) を内蔵した TI のマイコン (MCU) は、エッジ AI にハードウェア アクセラレーションを実現するため、消費電力に制約がありコスト重視のアプリケーションで、リアルタイムのセンサ データ処理を行うための高度なニューラル ネットワーク モデルを導入するのに役立ちます。

• マイコンで機械学習推論を実行すると、起動ワード検出、身振り認識、予知保全などの高度な機能を実現できます。

マイコンの採用でエッジ AI のアクセス性が向上

今日の汎用マイコン、特に TI の TinyEngine™ NPU のような AI ハードウェア アクセラレータを内蔵したマイコンを使用すると、消費電力、サイズ、コストの制約のバランスを維持すると同時に、システムの応答性を向上させる必要がある製品で、洗練されたモデルを実行することができます。

これらの機能豊富なデバイスを採用すると、エンジニアはリモート サーバーに対する継続的なクラウド接続を使用せずに AI 機能を実装し、多様なアプリケーションで、よりスマートで高速、かつ信頼性の高いユーザー体験を実現することができます。

この記事では、MSPM0G5187 などの Arm® Cortex®-M0+ ベースのマイコンに AI モデルを導入する方法についてのいくつかの例を紹介します。各例では、検出と信号処理チェーン、AI モデルが組込み環境にどのように調和するのか、そしてマイコンが各設計にもたらす性能とシステム レベルの利点について説明しています。

スマートハウス デバイスでの起動ワード検出

スマート スピーカ (図 1) とハブでは、AI モデルが音声認識を機能させて、ユーザーの要求に応じて起動をかけます。

図 1 音声認識機能を搭載したスマート スピーカ

ユーザーの音声は、測定可能な音圧として処理される音波を生成します。AI モデルは、応答する前にそれをキャプチャして処理する必要があります。図 2 は、システム内のデータの形式とフローを示すブロック図です。

図 2 音声認識アプリケーション向けの信号チェーンのブロック図

この信号チェーンでは、マイクなどのアナログ センサにより生の波形がキャプチャされた後、アナログ フロントエンド デバイスに渡されて、信号振幅の改善、ノイズの除去、データのデジタル形式へのエンコードが行われます。マイコンは、オーディオ向けの I2S などの通信プロトコルを介してデータを受信し、オンチップのニューラル ネットワーク モデルを使用してデータを解釈して、特定のキーワードが話されているかどうかを判定します。話されている場合は有効なウェークアップ状態を認識し、システム内のより強力なプロセッサがオンラインになり、要求されたタスクに対してヘビーデューティーの計算を実行するか、ユーザー プロンプトをクラウドベースの AI モデルにワイヤレスで委任します。

音声対応製品では、速度とパフォーマンスの精度が優先されます。応答性の高いシステムでは、最初の試行でユーザーの要求を取得できるので、コマンドを繰り返す必要性や過剰な待機時間が軽減されます。デバイスは、ウェークアップ コマンドを継続的に聴取し、音声データを迅速に処理する必要があります。この機能には、低レイテンシとローパワー性能が必要です。

マイコンは、消費電力がわずか数十 mW で、音声認識アプリケーションの電力要件を満たします。これは、大量の電力を消費する音声プロセッサ集積回路 (IC) に比べて 100 分の 1 程度になります。レイテンシの点で言えば、1 次元畳み込みニューラル ネットワークを使用する AI キーワード認識モデルでは、標準 CPU のみのマイコンで動作する同じモデルに比べて、NPU で処理時間を 90 倍以上短縮できます。

マイコンの採用でエッジにさらなるインテリジェンスをもたらす

MSPM0G5187 のようなエッジ AI アクセラレーションを採用した Arm Cortex ベースのマイコンで特に魅力的なのは、汎用アプリケーションでの多用途性です。エレクトロニクスはほぼ無数の種類が存在しており、設計者が ローパワーで低レイテンシの AI 機能を導入するための斬新な方法を見つけることができます。マイコン メーカーの目標は、これらの高度な機能を継続的に統合しながら、使いやすい開発リソースとスケーラブルなプラットフォームを導入することです。

商標

TinyEngine™ および CCStudio™ はテキサス インスツルメンツの商標です。

Arm® および Cortex® は、ARM Limited の登録商標です。