로옴(ROHM) 주식회사는 IoT 분야의 엣지 컴퓨터·엔드 포인트용으로 AI를 통해 모터나 센서 등을 탑재하는 전자기기의 고장 예지를 초저 소비전력 및 실시간으로 실현할 수 있는 온 디바이스 학습 AI 칩을 개발했다고 27일 밝혔다.

통상 AI 칩은 판단 기준을 설정하는 '학습'과 학습한 정보로부터 처리를 판단하는 '추론'을 실행한다. 이때 학습은 방대한 데이터를 데이터베이스화해 수시로 갱신해야 해 AI 칩에는 높은 연산 능력이 요구됨과 동시에 소비전력도 커지게 된다. 이에 따라 클라우드 컴퓨터용으로 고가의 고성능 AI 칩의 개발이 계속 추진되고 있지만, 더 효율적인 IoT 현장 인프라를 구축할 수 있는 저전력 AI 칩의 개발은 어려웠다.

이번에 개발한 AI 칩은 게이오 대학의 마쓰타니 교수가 창안한 '온 디바이스 학습 알고리즘'을 기반으로 로옴이 상용화를 위해 개발한 AI 액셀레이터와 로옴의 고효율 8-bit CPU 'Matisse(마티스)'를 중심으로 구성했다.

2만 게이트의 초소형 AI 액셀레이터와 고효율 CPU와의 조합으로 불과 수 10mW (학습 가능한 기존 AI 칩 대비 1/1000)의 초저소비전력으로 학습·추론이 가능하다. 클라우드 서버와의 연계가 없어도 기기가 설치된 현장에서 미지의 입력 데이터에 대해 '이상 상태'를 수치화해 출력할 수 있어 폭넓은 용도에서 실시간 고장 예지를 실현할 수 있다.

향후 로옴은 이번 AI 칩의 AI 액셀레이터를 모터나 센서의 고장 예지를 위해 IC 제품에 탑재할 예정이다. 2023년 제품화에 착수, 2024년 양산할 예정이다.