複合機の故障予測が組み込みAIで可能に、センサーは多め：Renesas DEVCON JAPAN 2017

　ルネサス エレクトロニクスは、プライベート展「Renesas DEVCON JAPAN 2017」（2017年4月11日）において、同社の組み込みAI（人工知能）技術「e-AI」を活用したプリンタや複合機などOA機器の故障予測ソリューションについて実働展示によるデモ提案を行った。

OA機器の故障予測ソリューションのデモ（クリックで拡大）

　e-AIは、オープンソースの機械学習／ディープラーニングフレームワークの「Caffe」や「TensorFlow」で学習済みのニューラルネットワーク情報を、同社のMCU／MPUである「RZ」「RX」「RL78」「Renesas Synergy」に組み込める技術。Renesas DEVCON JAPAN 2017の展示スペースでは、実に15種類ものe-AIの展示が展開された（関連記事：「業界初」のマイコンに実装できる組み込みAI、スマートファクトリーにも展開）。

　OA機器の故障予測ソリューションもその1つだ。ルネサスが改造したプリンタには、加速度センサー、MEMSマイク、温度／湿度センサー、電流センサー、紙検出センサーが組み込まれている。加速度センサーでは振動を、MEMSマイクでは動作音を検知している。また紙検出センサーは、タッチパネルと同じ原理の静電容量センシングで実現している。現行の複合機では、加速度センサーは組み込まれておらず、紙検出も赤外線を用いた変位センサーで紙の排出を確認していることが多い。

　つまり、ルネサスが用意したデモ機は従来よりもかなりセンサーの数が多い。これは、プリンタの故障モードについて、ディープラーニングで学習したアルゴリズムを生成するためだ。

　デモ機では、センサー情報とプリンタの故障モードの相関についてTensorFlowを用いたディープラーニングで学習したアルゴリズムを、e-AIを使って故障予測ユニットのMPUであるRZに組み込んでいる。RZは、実際に動いているプリンタのセンサー情報から、故障モードの認識と判断を行い、プリンタのモーターを制御するRXにリアルタイムで動作を指示する。

故障予測ソリューションの概要（クリックで拡大） 出典：ルネサス エレクトロニクス

　例えば、問題がない時は「正常動作中」、故障の予兆を検知した場合には「延命動作中」、致命的故障の予兆があれば動作を停止して「即メンテ」の表示を行うといった対応をとれる。

　デモ展示のRZとRXは、では、分かりやすく見せるためにプリンタ外の評価ボードを用いていたが「実際には内蔵することが可能。センサーを含めて現行製品に容易にアドオンできる」（同社の説明員）という。また、RZに組み込んだ故障予測アルゴリズムは、フラッシュROMで1Mビット、SDRAMで512Mビットのリソースが必要だという。「MEMSマイクからの音声データのフーリエ変換に必要なリソースが一番大きい」（同説明員）としている。

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