皆さん こんにちは ST Micro Electronics では 組み込みアプリケーション上で動作する人工知能 いわゆる 組み込みAI向けのソリューションを多数提供しています 今回は モーターの余地保全を可能にする組み込みAIについて デモを交えて紹介します 組み込みAIとは AIアルゴリズムを組み込みアプリケーション に入れ込んだものを指します汎用マイコンで動作するため 専用の ハードウェアや処理性能を必要とするクラウド サーバー GPUを必要としません また ネットワークにつながらずに組み込みアプリケーション自体が スタンドアロンでAIを実行しますそのため ご覧のような小型なデバイスでも AIが実現できるという特徴を持っています 次に 今回のテーマであるモーターの余地保全とは どのようなものかを説明しますモーターの停止期間を最小限にする ためのメンテナンスの時期をどのように設定するか いくつかの方法があります 定期的にメンテナンスをする予防保全が一般的ですが モーター機器に状態監視機能を付加することで 異常を検出した時点で メンテナンスをする状態を基準とする保全が可能となり メンテナンス回数を減らすことができます 状態監視機能の さらなる活用法が余地保全です AIなどによる状態の分析により 適切なメンテナンス計画を策定し 障害発生前に前持って メンテナンスを予定しておくことができます これによりメンテナンス のコストを最適化することが可能になります 余地保全にAIを使用 することのメリットは余地保全状態監視のノウハウがなくても 実現できる点です スクラッチで解析アルゴリズムを構築する ためには十分な経験に基づいたノウハウが必要です それに対し AIはノウハウがなくてもデータセットからの学習により解析アルゴリズム を構築することができます STは組み込みAIを実装したSTM32マイコン によるモーター停止機関 メンテナンスコストの最小化を提案します 余地保全や状態監視アプリケーションの開発用に 組み込みAI開発ツール や組み込みAIソフトウェアライブラリ 開発ボード アプリケーション サンプルコードなどを用意しており組み込みAIによる開発の迅速な スタートをサポートしますでは 実際にどれくらい簡単に 組み込みAIによる状態監視アプリケーションの開発ができるか 機械学習 ソリューションによるファンの異常検出デモを交えて説明します こちら のデモでは PCと開発ボードはUARTで接続されており これを経由 して実行コマンドを入力しますファンが盛視している場合 異常 がないため PC上のターミナルには何のメッセージも現れません 盛視 状態のファンをタップするとあのまりつまり異常であるという メッセージが現れ 異常検出されたことが分かります 次にファン を動かすと振動レベルは高いものの正常活動状態では ターミナル にメッセージは現れませんタップするとファンの動作に異常 が検出され 即座にアラートが挙げられているということが分かります ファン の動きを止めてもあのまりのメッセージは現れませんが タップ するとやはりあのまりと表示されます ファンの精子と正常 活動を正常モードと定義しているからです ここから一度学習済み のアルゴリズムを消去し 再度学習するプロセスを紹介します この デモは組み込み合いとしてカーテシアム社の機会学習アルゴリズム を使用しており 組み込みデバイス上で学習をさせることが可能です PC からのコマンドにより 学習データ数 ここでは60をセットし 続いて 正常状態の学習をスタートさせます 次に正常活動状態 の学習をスタートさせますこれで学習は完了です 水論 モードに切り加えるコマンドを送信すると 組み込み合い による状態監視がスタートします 学習したデータをもとに ファンの精子と正常活動の状態は正常 タップされたときなど それ以外の状態は異常と検出できるようになりました いかがでしたでしょうかSTではこのような組み込み AI のソリューションやデモを豊富に準備しています より詳細な情報は ウェブページにございますので ぜひお立ち寄りください ありがとうございました