Rohms KI-MCUs ermöglichen anhand von Sensordaten Fehlerprognosen und Verschleißvorhersagen in einer Vielzahl von Geräten, darunter auch industriell genutzte Geräte wie Motoren. Eigenständiges KI-Lernen und Inferenzen erfolgen direkt auf dem Bauelement, ohne dass eine Cloud- oder Netzwerkverbindung erforderlich ist. Die neuen Komponenten verwenden einen einfachen Drei-Schicht-Neuralnetzwerk-Algorithmus zur Implementierung der Rohm-eigenen KI-Lösung Solist-AI auf dem Bauelement.
Ausgestattet mit dem proprietären KI-Beschleuniger AxlCORE-ODL bieten die MCUs eine rund 1.000-mal schnellere KI-Verarbeitung als die herkömmlichen softwarebasierten MCUs von Rohm (theoretischer Wert bei 12 MHz Betrieb). Dies ermöglicht die Echtzeit-Erkennung und numerische Ausgabe von Anomalien. Darüber hinaus ist ein schnelles Lernen am Installationsort möglich, so dass die KI-MCUs ganz einfach für die Nachrüstung bestehender Anlagen genutzt werden können. Mit einer niedrigen Leistungsaufnahme von circa 40 mW eignen sie sich ideal für die Fehlerprognose und Anomalieerkennung in Industrieanlagen, gebäudetechnischen Anlagen und Haushaltsgeräten.
