Com a crescente necessidade de operação eficiente de equipamentos e máquinas, a deteção precoce de avarias e a melhoria da eficiência da manutenção tornaram-se desafios cruciais. Os fabricantes de equipamentos procuram soluções que permitam a monitorização em tempo real do estado operacional, evitando os inconvenientes da latência da rede e os riscos de segurança. No entanto, os modelos de processamento de IA padrão dependem frequentemente de CPUs de alto desempenho e conectividade de rede, o que pode ser dispendioso e difícil de implementar.
Em resposta, a ROHM desenvolveu microcontroladores inovadores com inteligência artificial que permitem a aprendizagem e inferência autónomas de IA diretamente no dispositivo. Estas soluções independentes da rede elétrica permitem a deteção precoce de anomalias antes que ocorram falhas nos equipamentos, contribuindo para um funcionamento mais estável e eficiente do sistema, reduzindo os custos de manutenção e o risco de interrupções na linha de transmissão.
Os novos produtos adotam um algoritmo simples de rede neural de três camadas para implementar a solução de IA exclusiva da ROHM, "Solist-AI™", integrada no dispositivo. Isto permite que os microcontroladores realizem a aprendizagem e a inferência de forma independente, sem a necessidade de ligação à cloud ou à rede.
Os modelos de processamento de IA são geralmente classificados em três tipos: IA baseada na nuvem, IA de borda e IA de ponto final. A IA baseada na nuvem realiza tanto o treino como a inferência na nuvem, enquanto a IA de fronteira utiliza uma combinação de sistemas de cloud e locais, como equipamentos de fábrica e PLCs, ligados através de uma rede. A IA de ponto final típica realiza o treino na nuvem e a inferência em dispositivos locais, pelo que ainda requer uma ligação de rede. Além disso, estes modelos geralmente realizam a inferência através de software, o que exige a utilização de GPUs ou CPUs de alto desempenho.
Em contraste, os MCU de IA da ROHM, embora classificados como IA de ponto final, podem realizar aprendizagem e inferência de forma independente através da aprendizagem no próprio dispositivo. Isto permite uma adaptação flexível a diferentes ambientes de instalação e variações entre unidades, mesmo dentro do mesmo modelo de equipamento. Equipados com o acelerador de IA exclusivo "AxlCORE-ODL" da ROHM, estes MCU oferecem um processamento de IA aproximadamente 1000 vezes mais rápido do que os MCU convencionais baseados em software da ROHM (valor teórico de 12 MHz), permitindo a deteção em tempo real e a saída numérica de anomalias que se desviam da norma. Além disso, a aprendizagem a alta velocidade (no local) é possível no ponto de instalação, tornando-os ideais para a modernização de equipamentos existentes.
Estes microcontroladores com inteligência artificial possuem um núcleo Arm® Cortex®-M0+ de 32 bits, um controlador CAN FD, um PWM para controlo de motores trifásicos e dois conversores A/D, o que lhes permite atingir um baixo consumo energético de aproximadamente 40 mW. Isto torna-os ideais para a previsão de falhas e deteção de anomalias em equipamentos industriais, instalações residenciais e eletrodomésticos.
A linha de produtos será composta por 16 artigos com diferentes tamanhos de memória, tipos de encapsulamento, número de pinos e especificações de embalagem. A produção em série de oito modelos em encapsulamento TQFP teve início sequencial em fevereiro de 2025. Entre eles, dois modelos com 256 KB de memória flash e encapsulamento em fita estão disponíveis para compra, juntamente com uma placa de avaliação de microcontrolador, em lojas online.
A ROHM lançou no seu site uma ferramenta de simulação de IA (Solist-AI™ Sim) que permite aos utilizadores avaliar a eficácia da aprendizagem e da inferência antes de implementar um microcontrolador (MCU) com IA integrada. Os dados gerados por esta ferramenta podem também servir como dados de treino para o MCU com IA, possibilitando a validação da implementação inicial e a melhoria da precisão da inferência.
Para facilitar a adoção, a ROHM criou um ecossistema em colaboração com empresas parceiras, oferecendo um suporte abrangente para o desenvolvimento e integração de modelos. No futuro, a ROHM continuará a expandir este ecossistema, fornecendo ambientes mais amigáveis para o utilizador, auxiliando na criação de dados de formação e propondo métodos de implementação ideais.
Sobre o Solist-AI™ (Solução de CI de Aprendizagem em Dispositivo para IA Autónoma)
O Solist-AI™ é a solução de IA em dispositivo da ROHM, concebida para aplicações de computação de bordo. Inspirada no termo musical "soloist", que significa uma apresentação a solo, esta solução inovadora permite a aprendizagem e a inferência em tempo real diretamente em dispositivos de edge autónomos, sem depender de servidores na nuvem. Com a tecnologia proprietária de IA de aprendizagem em dispositivos da ROHM, o Solist-AI™ caracteriza-se pelo seu design compacto e baixo consumo de energia, contribuindo para a expansão da inovação sustentável em IA.
Solist-AI™ é uma marca comercial ou marca registada da ROHM Co., Ltd.
Gama de produtos:
Estes microcontroladores com inteligência artificial integram um núcleo Arm® Cortex®-M0+ de 32 bits (frequência máxima de operação: 48 MHz) e o acelerador de IA proprietário AxlCORE-ODL da ROHM, que realiza aprendizagem e inferência utilizando uma rede neural de três camadas. Além disso, ao tirar partido de funções de temporização versáteis, como o controlo PWM de motores trifásicos, juntamente com uma vasta gama de interfaces seriais, incluindo CAN FD e um conversor A/D de 12 bits, permitem um suporte flexível para o controlo e processamento de dados em equipamentos industriais, instalações residenciais e eletrodomésticos.
Ferramentas de suporte para o desenvolvimento de MCUs de IA:
Os MCUs de IA da ROHM utilizam um núcleo Arm® padrão, garantindo a compatibilidade com as ferramentas disponíveis comercialmente e com o ambiente de desenvolvimento integrado exclusivo da ROHM. Para avaliar a aprendizagem e a inferência, é fornecido um simulador de verificação do desempenho da IA, juntamente com um visualizador em tempo real para avaliar a eficácia da IA.
Para mais detalhes sobre o sistema de apoio ao desenvolvimento de IA para microcontroladores e uma visão geral de cada produto, consulte a página dedicada ao sistema de apoio ao desenvolvimento de IA para microcontroladores da ROHM (abaixo).
https://www.rohm.com/lapis-tech/product/micon/solistai-software
Produtos disponíveis
Ambiente de Desenvolvimento Integrado Arm®: Arm® Keil® MDK;
Adaptador de Depuração Arm®: Depurador para ligar um computador ao núcleo Arm®;
Adaptador de Conversão USB-SPI: Adaptador para ligar o MCU de IA ao Solist-AI™ Scope
Tanto o MCU AI como as placas de avaliação do MCU são oferecidos através de distribuidores online à medida que são disponibilizados. (Data de lançamento: março de 2025)
Informação sobre o produto MCU AI
Números de referência de vendas: ML63Q2537-NNNTBZWBY, ML63Q2557-NNNTBZWBY
Informação sobre a placa de avaliação MCU
Números de referência de vendas: RB-D63Q2537TB48, RB-D63Q2557TB64
Exemplos de aplicação
Sensores de automação industrial (FA), motores, baterias, ferramentas elétricas, instalações residenciais, eletrodomésticos, robôs. Outras utilizações incluem dispositivos que exigem previsão de falhas, equipamentos onde o tempo de inatividade é inaceitável e sistemas que exigem maior precisão de previsão.
Casos de utilização de MCUs com IA:
A deteção de anomalias de alta precisão e a monitorização de condição são possíveis através da combinação de MCUs com IA e diversos sensores.
Sensor FA + MCU com IA:
Utiliza dados como luz, temperatura, caudal e som para monitorizar o estado do equipamento e detetar anomalias. Realiza também a deteção de anomalias e a previsão de degradação para as próprias unidades de deteção, incluindo os sensores FA.
Motor + MCU com IA:
Monitoriza a corrente, a temperatura e a velocidade de rotação do motor para detetar anomalias de carga e danos nos rolamentos.
Acelerómetro + MCU com IA
: Monitoriza os níveis de vibração para implementar a manutenção baseada na condição (MBC) utilizando critérios personalizados para cada máquina específica.
Sensor de Emissão Acústica (EA) + MCU com IA:
Permite a deteção ultraprecoce de anomalias mecânicas através da análise conjunta de indicadores-chave de EA (amplitude de pico, valor médio, energia e contagem).
Instalações/Eletrodomésticos Residenciais + MCU com IA:
Utiliza dados de sensores existentes para detetar anomalias em equipamentos precocemente, determinar necessidades de manutenção, estimar parâmetros não detetados e prever o tempo necessário para operações específicas.
Robôs Industriais + MCU com IA:
Deteta anomalias e o momento ideal para ajustar diversos componentes do robô utilizando sensores periféricos (endpoints) e o MCU com IA, transmitindo apenas os resultados para o CPU principal.
Nota: DigiKey™, Mouser™ e Farnell™ são marcas comerciais ou marcas registadas das respetivas empresas. Arm®, Cortex® e Keil® são marcas registadas da Arm Limited (ou das suas afiliadas) nos EUA e noutros países.
* Estudo da ROHM de 4 de junho de 2025 sobre os produtos MCU.
