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、「Renesas DEVCON JAPAN 2017」において、プリンタや複合機などOA機器の故障予測アルゴリズムをマイコンに実装したデモを披露した。故障予測を行うため、デモ機には現行のOA機器よりも多くのセンサーを搭載している。

[朴尚洙，MONOist]

　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。