학습된 모델의 생성은 Caffe 및 TensorFlow 등의 오픈 소스 개발 환경에서도 사용할 수 있다.

엔드포인트에 인텔리전스의 탑재(사진;르네사스, 편집:본지)
엔드포인트에 인텔리전스의 탑재(사진;르네사스, 편집:본지)

최근 머신러닝과 딥러닝 등 인공지능(AI)을 구현하는 기술의 진화로 지금까지의 IT 영역을 중심으로 한 시장에서 점차 임베디드 시스템 분야에 응용 범위가 급속히 확대되고 있다. 또한 다양한 현장 상황에 따른 판단과 제어와 사람과의 상호 작용이 요구되는 서비스와 그 산업 현장의 플랜트나 설비 또는 기기 전반에서 AI를 탑재한 임베디드 시스템 및 솔루션 개발이 가속화 될 것으로 예상된다

르네사스 테크놀로지는 생산 설비 또는 기계, 기기 등에 장착하는 것만으로 센서 데이터의 수집부터 가공, 분석, 평가, 판정까지의 일련의 과정을 용이하게 실현하고 이상 현상 탐지 및 예방 정비에 즉시 적용 생산현장이나 설비, 기기 등을 지능화시키는 "AI 유닛 솔루션"의 제공을 시작했다. 이 새로운 솔루션은 '하드웨어 개발을 위한 레퍼런스 디자인'과 'AI 처리를 실현하는 소프트웨어'로 구성되어 있다. 또 학습된 모델의 생성은 Caffe 및 TensorFlow 등의 오픈 소스 개발 환경에서도 사용할 수 있다.

솔루션은 사용자가 프로그래밍을 하지 않고도 AI 유닛에 학습된 신경망(neural network) 모델(이하, 학습된 모델)을 통해 하루 정도의 단시간에 통합할 수 있기 때문에 현장에서 설비나 장비, 기기 등의 이상 현상 탐지 및 예방 정비 등에 즉시 적용할 수 있으며, IoT의 엔드 포인트가 되는 임베디드 시스템에 AI를 탑재한 'e-AI (embedded-Artificial Intelligence)'을 제안하고 지능화하기 위한 다양한 솔루션 개발이 쉽고 빠르게 가능해 진 것이다.

학습된 AI를 르네사스 MCU / MPU에서 동작시키기 위한 세 가지 도구
학습된 AI를 르네사스 MCU / MPU에서 동작시키기 위한 세 가지 도구

또한 생산 및 제조현장에서는 생산설비 및 장비, 기기 등에서 어떤 데이터를 수집, 그 대부분의 데이터 중 일부만 서버나 클라우드에 송신 설비 및 기계의 상태를 모니터링 하는데 그쳐, 수집된 대량의 데이터를 AI로 분석하고 그 결과를 이용하여 기계를 제어하는 데는 이르지 않은 것이 현실이다. 이는 대량의 데이터를 전송하는 경우에 기계와 서버와 클라우드 사이에 통신 지연이 없는 대역폭의 네트워크가 필요하다는 과제가 있었다.

이에 르네사스는 공장의 엔드 포인트에 위치한 공장과 기계 등에서 데이터의 수집, 가공, 분석 (e-AI 분석) 평가/판정 등 일련의 과정을 인공지능(AI)으로 처리를 가능하게 하는 ‘AI 유닛 솔루션’을 개발한 것이다. 특히 과제였던 넓은 대역폭의 네트워크를 사용하지 않음으로써 서버 및 클라우드와 통신하지 않고도 실시간으로 AI의 판정과 결과를 장비나 기계에 피드백 할 수 있는 것이다.

한편 르네사스는 'AI 유닛'은 레퍼런스 디자인을 이용함으로써 산업기기 및 장비 메이커 등이 쉽게 개발할 수 있기 때문에 우선 관련 업체부터 순차적으로 제공 될 예정이며, 그 대상기업으로는 전기설비 전문 기업 메이덴샤(明電舍)와 세계에서 가장 높은 산업용 PC 점유율을 보이고 있는 어드밴텍(Advantech)에 초점을 맞춘 AI 유닛이 공급된다. 또한 르네사스는 새로운 솔루션을 확장하기 위해 어드밴텍이 제공하는 IoT 생태계 구성원 ‘WISE PaaS 얼라이언'에도 가입할 예정이라고 밝혔다.

이번 새로운 ‘AI 유닛 솔루션‘의 다음과 같이 두 단계로 구성된다.(e-AI 솔루션 API 다운 바로가기)

1. AI 유닛을 실현하기 위한 레퍼런스 디자인: 이 레퍼런스 디자인을 사용함으로써, 산업 기기 메이커는 쉽게 AI 유닛을 개발할 수 있기 때문에 메이커 각사로부터 순차적으로 제공 될 예정이다.

2. 일련의 AI 처리 프로그래밍 없이 실현하는 소프트웨어: 소프트웨어는 프로그래밍 없이 학습된 모델을 1 일 정도의 단기 AI 유닛에 탑재, 즉시 활용할 수 있다.

다음은 AI 유닛 탑재 르네사스 제 장치에 설치된 소프트웨어>

①FFT 필터링, 단위 변환 등의 센서 데이터를 처리하기위한 전처리 프로그램

②학습된 모델에 의한 계산을 할 AI 실행 프로그램

③AI 실행 프로그램에 의한 계산 결과에 따라 경보 출력 등의 후 처리 프로그램

 <네트워크로 연결된 서버 나 PC에 설치된 소프트웨어>

④AI 단위에서 수행 할 작업 선택 및 각종 파라미터 설정하는 소프트웨어

⑤오픈 소스 프레임 워크인 Caffe 및 TensorFlow ™에서 만든 학습된 모델을 AI 유닛에 통합한 소프트웨어

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