本文へスキップ

組み込みAIコーダー

高品質なAIモデルを組み込みシステムに展開する

Embedded AI Coderは、学習済みのニューラルネットワークを、さまざまなマイクロコントローラやマイクロプロセッサ向けに最適化されたCコードへ簡単に変換するコード生成ツールです。本ツールは、卓越した処理速度と効率的なメモリ使用を実現し、開発者がAI機能を製品にシームレスに統合できるよう支援します。

Embedded AI Coderのロゴが表示されたノートパソコン。ロゴには、ノード(ニューラルネットワーク)が接続された脳と、コード記号(</>)が描かれています。このロゴは、学習済みのニューラルネットワークを、マイクロコントローラやマイクロプロセッサー向けに最適化されたCコードに変換し、効率的なAI統合を実現することを象徴しています。

お客様へのメリット

あらゆるハードウェア、あらゆるツールチェーン

生成されたコードは、あらゆるMCU/ECUファミリーにデプロイ可能です。CPUのISA固有の最適化やアクセラレータ固有の最適化など、さらなる最適化もご要望に応じて提供可能です。

資源効率が高く、高い費用対効果を実現している

リソースが極めて限られた組み込みシステムにおけるリソースコンサンプションの最小化。

関連する安全要件に準拠しています

MISRA、機能安全に関するISO 26262、AIベースのシステムに関するISO PAS 8800などの自動車用ソフトウェア規格に準拠しています。

特長

ツールのスクリーンショット
  • 対応フォーマット:.ONNX、.LiteRT(TensorFlow Lite)、ASCMOエクスポート
  • コンパイラを使うのと同じくらい簡単なコマンドラインツールです。
    例:coder code myaimodel.tflite -c myoptions -o <出力先フォルダ>
  • 任意のツールチェーンに統合できるよう、追加のアートファクトを含む生成コード。
  • あらゆるCI/CDパイプラインに簡単に統合できます。

  • このコードはさまざまなターゲットハードウェアで動作し、ニューラルネットワークで一般的に使用されるレイヤー(Batchnorm、Convolutions、Depthwise Convolutions、LSTM、 全結合、要素ごとの加算、減算、乗算、Softmax、ReLU、リーキーReLU、ロジスティック、パディング、ストライドスライス、Tanh、MaxPooling、AveragePooling、およびTransposeConv。int8およびfloat32のデータ型をサポートしています。
  • ハードウェアのターゲットは、小型のマイクロコントローラから、さまざまなアーキテクチャ(ARM Cortex-M、ARM Cortex-A、ベンダー固有のアーキテクチャ)を搭載した高性能なマイクロプロセッサまで多岐にわたります。

  • 当社のコーダーは、スマートセンサおよびスマートアクチュエータシステム、自動車用システム、医療技術、航空宇宙分野におけるセーフティ クリティカルなシステム、ならびに小型ハードウェアシステム上のAIに最適です。
  • 高い費用対効果を実現するマイクロコントローラ向けターゲットや、組み込みデバイス上の複雑でセーフティ クリティカルなアプリケーションに活用できます。

  • ボッシュは、MLPerf™ Inference Tinyベンチマークの結果を提出しました
  • 全カテゴリにおいて最先端の結果を記録
  • クラス最高のメモリ効率

比較のためのツール背景情報を掲載したベンチマークポータルをご覧ください。

  • Embedded AI CoderはMISRA準拠のコードを生成し、お客様がISO 26262などの機能安全規格や、ISO PAS 8800などのAIシステム向け新規格への準拠を達成できるよう支援します。
  • 読みやすいCコードを生成します。
  • ランタイム時のエラーがなく、安全で数値的に正確なコードを生成します。
  • 推論中に計算された値の品質を監視するために、追加の出力を生成することができます。

今すぐ組み込みAIを実現する

図は、組み込みAIコーダーのワークフローを示しています。

Embedded AI Coderは、AIと組み込みの世界をつなぐ架け橋となり、組み込みソフトウェアの専門家を頼ることなく、組み込みCコードを生成することを可能にします。

PyTorch、TensorFlow、ETAS ASCMOなどの有名な機械学習フレームワークのモデルを、当社のツールの入力として使用できます。

手書きのコードとは対照的に、企業は開発コストとリソースを大幅に削減できます。これは、今日の典型的な短期間の開発サイクルや、頻繁に変化するコード要件を考慮すると、特に大きなメリットとなります。

生成されたコードは、本番環境のハードウェアにデプロイできるほか、INTECRIOEHOOKS、あるいはVECU-BUILDERを使用した仮想ECUを活用し、ETASのラピッドプロトタイピング・ツールチェーン上で早期にテストを行うことも可能です。

当社の「Embedded AI Coder」の顧客ユースケース

この図は、自動車業界におけるソフトウェア開発の様子を示しています

当社の「Embedded AI Coder」の顧客ユースケース

自動車用業界では:

  • ブレーキシステム、ステアリングシステム、エンジンマネジメントなどにおいて、仮想センサ(物理的なセンサに代わるAIアルゴリズム)を活用することでコスト削減を実現する。
  • タイヤ空気圧監視
  • 早期の損傷検知
  • 運転支援システム(超音波式パーキングセンサなど)
  • 運転者監視システム(2024年7月より法的に義務化)

当社のソフトウェアツールは、自動車用に妥当性確認されていますが、ご要望に応じて他の産業分野での利用にも対応可能です。お客様の特定の業界において、規制への準拠と導入の成功を確実にするため、必要な規制確認を徹底して行います。

すべてのニュース

次のイベント

スマートフォン、メールアイコン、ラップトップを持つ人々のイラスト

お問い合わせ

ご質問やご不明な点などございましたら、お問い合わせフォームよりメッセージをお送りください。または、サポートホットラインをご利用ください。

お気軽にお問い合わせください!