羅姆(ROHM)推出一款On Device學習AI晶片(配備On Device學習AI加速器的SoC)，該產品利用人工智慧(AI)技術，能以超低功耗即時預測內建馬達和感測器等電子裝置故障(故障跡象檢測)，非常適用於IoT領域的邊緣運算裝置和端點。
一般而言，AI晶片要能徹底發揮功能，需要進行判斷標準設定的「學習」，以及透過學到的資訊判斷如何處理的「推理」。因此，「學習」需要彙集龐大的資料，組成資料程式庫並隨時進行更新，導致進行學習的AI晶片需要具備很高的運算能力，並且功耗也會隨之增加。正因如此，針對雲端計算裝置研發的高性能、昂貴的AI晶片不斷推出，而適用於邊緣計算裝置和端點(更有效地構建物聯網社會的關鍵)的低功耗、可進行On Device學習的AI晶片的研發卻困難重重。
此次研發出的AI晶片，是ROHM基於日本慶應義塾大學松谷教授所研發的「On Device學習演算法」，針對商業化的AI加速器(AI專用硬體計算電路)和ROHM 8位元高效CPU「tinyMicon MatisseCORE」所構成。透過結合2萬Gate超小型AI加速器與高效CPU，便能以僅數十毫瓦(僅為傳統AI學習晶片的1/1000)的超低功耗進行學習和推理。使用本產品，無須連接雲端伺服器，就可以在裝置現場將未知輸入資料中的「與平常的相異」加以數字化後輸出，因此可在眾多應用中達到即時故障預測。
今後ROHM計畫將該AI晶片的AI加速器應用在IC產品中，以實現馬達和感測器的故障預測。並計畫於2023年度推出產品，於2024年度投入量產。
