将来、インフォテインメントシステムはますます多くのタスクを実行するようになります。（画像：Fotolia） 2015年、Audi AG、BMW Group、Daimler AGはNokiaの地理データ会社を買収するために総額28億ユーロを支払いました。自律走行の到来におけるナビゲーションシステムの重要性をこれ以上明確に強調することはできません。高度自動運転、さらには完全自律走行には正確な位置特定が必要です。そのために最も重要なコンポーネントは、最終完成が期待されるGNSS Galileoの精度と高品質な地図です。HERE（旧Nokia、旧NAVTEQ）の地図は、同社によると、ヨーロッパと北米の

ヘルストラッカーからスマートフィットネスギアまで、現代のIoTウェアラブルは、ファームウェア、センサーログ、ユーザーデータを格納するために信頼性の高い不揮発性メモリに依存しています。従来の組み込みソリューションは外部フラッシュに依存してきましたが、より小型で安価なSoCへの執拗な推進により、オンチップフラッシュ統合がますます困難になっています。この断絶が、ウェアラブル設計を定義するタイトなフォームファクター、コスト、電力予算を脅かしています。 メモリサイズ 現在および将来のウェアラブルは、アプリケーションがより複雑になりデータロギングニーズが拡大するにつれ、より高密度ストレージを要求します。M

自動化と音声：次なるフロンティア 即座の回答と迅速な行動が求められる世界で、自動化はもはやオプションではなく必須です。しかし多くの企業と消費者は、レガシーシステム、ユーザビリティ懸念、そして最も重要なデータ所有権とセキュリティを理由に躊躇しています。音声テクノロジーは、データをローカルに保ちながらセキュアに、速度のニーズを満たすソリューションを提供します。 音声へのシフトを支える自動化 Internet of Things（IoT）と人工知能（AI）が融合するにつれ、接続デバイスの量——そしてそれらが生成するデータ——が爆発的に増加しています。音声対応インターフェースは、画面に触れずに環境と対

機械学習とディープラーニングは今や日常テクノロジーに織り込まれています。自然言語アシスタントからリアルタイム物体検出まで、AIは増え続けるコンシューマーおよび産業デバイスを駆動しています。しかし、これらのアプリケーションの多くはクラウドベースの推論エンジンに依存しています——プライバシー、消費電力、レイテンシ、コストに関する懸念を引き起こすアーキテクチャです。 AIをエッジでローカルに展開すれば、これらの問題を解消できます。主なハードルは、従来のデジタルニューラルネットワークアクセラレーターのメモリ駆動型電力消費です。重みと活性化がDRAMやSRAMからフェッチされるとき、データ移動だけで算術

このシリーズの最終記事では、Bluetooth Meshをディスクリートチップで統合するか、ターンキーモジュールで統合するかという重要な決定と、それが製品の成功をどう形作るかを検討します。 Bluetooth MeshはIoT時代の結合組織であり、電球のような受動デバイスをスマートでネットワーク対応のアセットに変えます。社内にワイヤレス専門知識がないメーカーにとって、スクラッチから構築するか事前認定モジュールを採用するかの決定は、迅速な市場投入とコストのかかる遅延の分かれ目となります。 基板複雑性、規制ハードル、認証コスト、開発タイムラインという実践的なインパクトを通じて、お客様のボリュームと

スマートスピーカーと音声制御デバイスが急速に普及し、AmazonのAlexaやGoogle Assistantなどのアシスタントが、アップデートごとに私たちの話し言葉を解読する能力を向上させています。 このインターフェースの最大の魅力の1つは、その手軽さです——学習曲線なし、自然な会話だけ。そのスムーズな体験の裏には、生の音声を明確で実行可能なリクエストに変換する洗練された信号処理ステップの連鎖があります。 この記事では、音声制御ソリューションを支えるアーキテクチャを検証し、それらに命を吹き込むハードウェアとソフトウェアの隠れたレイヤーを明らかにします。 信号フローとアーキテクチャ 製品によっ

今日の急速に動くテクノロジー時代において、市場要求を満たす最も一般的なアプローチはSystem-on-Chip（SoC）です。SoCは、それを駆動するペリフェラルをサポートする専門アクセラレーターと広範なI/Oに囲まれた単一の統合プロセッサーコアです。 2002年のモバイルデータブーム以来、SoCはスマートフォンを定義するコア機能を可能にするために不可欠になりました。同じトレンドが今、「スマート」コンシューマーデバイス——スマートTV、コネクテッドカー、急速に拡大するInternet-of-Things（IoT）エコシステム——でのSoCの普及を推進しています。 SoCへの需要の高まりは、市場

5Gの到来はより高速なモバイル接続をもたらし、IoTとビッグデータアプリケーションの急増を解き放ちます。これらの革新は、IPカメラ、802.11ac/axアクセスポイント、LED照明器具、5Gスモールセル、その他のIoTアプライアンスなど、拡大し続ける給電デバイス向けのEthernet接続を要求します。Power-over-Ethernet（PoE）が理想的なソリューションであり、新しいIEEE 802.3bt標準がPower-Sourcing Equipment（PSE）で90W、Powered Devices（PD）で71.3Wまで上限を引き上げます。 IEEE 802.3btをサポートす

家電業界は大量のE-廃棄物に悩まされています。最新のGlobal E-waste Monitorレポートによると、ラップトップ、タブレット、スマートスピーカー、電動工具などあらゆる製品にバンドルされる電源アダプターが、年間約100万トン生産されています。 これらのアダプターの多くは世界中で85V〜264V ACに対応し、100W未満を供給できますが、メーカーはそれらを相互交換可能に設計することはほとんどありません。代わりに、見た目は似ていても機能的に互換性のないバレルコネクターの困惑するほどの多様性が生まれました（図1参照）。 図1: 電源アダプターとバッテリー充電器で使用される多様なバレルコ

このシリーズの前回記事で、Bluetooth Meshとは何か（パート1）、どう機能するか（パート2）、なぜ堅牢なプライバシーとセキュリティを提供するか（パート3）を探りました。これらの強みにより、Bluetooth Meshは幅広いIoTシナリオに適した低消費電力、高相互運用性のネットワークとなっています。しかし、これらの機能が力を与える一方で、設計複雑性も大幅に導入します。 バッテリー駆動、壁面電源、アナログ重視、計算集約型デバイスにまたがるBluetooth Meshソリューションの設計には、ゼロから各新製品に取り組む場合、数百人年のエンジニアリング投資が必要になることがあります。共通シ

前2回の投稿で、なぜデジタル信号プロセッサ（DSP）がカスタムハードウェアアクセラレーター（HWA）に取って代わられつつあるかを説明しました。この記事では、次のプロジェクトでDSPかHWAのどちらが適切かを判断するための具体的なフレームワークを提供します。 DSPは、モデム、オーディオ、自動車用レーダー、全球測位衛星システム（GNSS）など、大量の数学演算を必要とするアプリケーションで輝きます。専用HWAと同じ信号処理タスクをソフトウェアで実行できますが、これにより2つの重要な利点が得られます：進化する標準への適応により高い柔軟性、そして複数のアクセラレーターを単一プロセッサーにバンドルできる

パート1と2でBluetooth Meshのアーキテクチャとメッセージフローを探りました。今日のハイパーコネクテッドな世界では、セキュリティはオプションではなく、Meshを活用したあらゆるIoTソリューションの不可欠な基盤です。 Bluetooth SIGはすべてのMeshデバイスにセキュリティ実装を義務付けており、無効化は禁止されています。一方、従来のBLEポイントツーポイント接続では、開発者が選択すればセキュリティなしで動作できます。 デバイスをMeshに追加するプロビジョニングプロセスと、その後のすべてのデータ交換は、セキュリティを最高優先事項として設計されています。 プロビジョニング

より高いシステム性能への執念的な追求の中で、集積デバイスメーカー（IDM）は、電気的に厳しい環境下でも高速で動作するデジタルインターフェースを日常的に設計しています。SPIやI2Cなどの標準プロトコルは、異なるサプライヤーからのコンポーネントを相互接続する信頼性の高いベンダー非依存の方法を提供します。他のインターフェースも同じ原則に従い、標準を迅速な組み込みシステム開発の基石にしています。 デジタル領域は開発者にとって安全な楽園と見なされることが多いです：標準的で「ただ動く」テクノロジーがイノベーションの堅固なフレームワークを提供します。標準が文書化された通りに動作しない場合、特に根本原因が誤

信頼性の高いBluetooth Meshネットワークを構築するには、ノードがどのようにデータを交換するかを理解することから始まります。この記事では、コア通信メカニズム、ノードアーキテクチャ、多様なデバイス間の相互運用性を可能にするモデルを探ります。 マネージドフラッド——メッシュメッセージングのバックボーン Bluetooth Meshはマネージドフラッド戦略でメッセージを配信します。すべてのノードがすべてのパケットを繰り返す単純なフラッドとは異なり、マネージドフラッドはキャッシュされたメッセージリストとTime-to-Live（TTL）フィールドを使用して重複を防ぎ、ホップ数を制限します。各

Bluetooth Low Energy（BLE）は、低消費電力プロファイルでスマートホーム、在宅医療デバイス、資産追跡ソリューションを支え、IoTエコシステムの基盤となっています。しかし、従来のBLEは1対1または1対多のリンクに限定され、短距離であるため、特に信号が壁や障害物を貫通しなければならない複数の部屋がある家では、単一地点からすべてのデバイスを制御することが困難です。 多くのIoT展開が必要とするのは、真の多対多通信です：あらゆるノードが複数のピアから受信し、複数のピアへブロードキャストできること。複数のスマートフォンで制御され、かつディマーや占有センサーからの「設定」コマンドも受

組み込みCPUが普及したのは、柔軟性、堅実な性能、低消費電力、コスト効率を兼ね備えていたからです。個別のマイクロプロセッサーやマイクロコントローラーから組み込みCPUへの移行は、ほとんどのアプリケーションで明確な勝利でした。しかし、どのCPUもすべてのアルゴリズムを効率的に実行できるわけではありません——ソフトウェアは任意に複雑になり得、実行時間や電力予算が許容できなくなる可能性があります。 出典：CEVA この問題に対処するため、メーカーはハードウェアアクセラレーターを導入しました——浮動小数点演算などの一般的な演算を、汎用CPUのソフトウェアよりもはるかに高速に実行する専用回路です。この概

カリフォルニア州サンノゼ——Arm TechConでの画期的な発表で、Arm CEOのSimon Segars氏は、同社がライセンシーにCortex-Mコア内へのカスタム命令の埋め込みを許可することを明らかにしました。これは、歴史的に厳格に管理されてきた命令セットアーキテクチャ（ISA）からの重大な転換を意味します。 数十年にわたり厳密に制御されたISAを維持してきたArmが、ニッチなワークロードを高速化する特殊命令の作成をユーザーに許可する方向へアーキテクチャを開放しました。 他のIP企業——Tensilica（現Cadence傘下）、ARC（現Synopsys傘下）、レガシーのMIPS I

ARM CPUが初期採用者のAppleなどにより普及し始めると、モバイル利用が急増しました。メリットは明確でした：組み込みプロセッサーがあらゆるデバイスを多機能で機能豊富なプラットフォームに変えることができたのです。さらに、ソフトウェアアップデートでハードウェアの寿命を延ばせるため、単一チップで複数の製品世代を支えることができました。 （出典：CEVA） 汎用CPUは幅広いタスクに優れていますが、リアルタイムかつ低消費電力な処理を要求される操作（スマートフォンのモデムなど）には苦戦します。モデムはデジタル化された連続アナログ無線信号を処理しなければならず、通常のCPUでは過度な電力消費なしに迅

SLAMcoreが、ROS統合、ホイールオドメトリ、広範な環境カスタマイズをサポートする空間知能スイートの新バージョンをリリースしました。このアップデートは、正確なリアルタイムローカライゼーションとマッピングに依存する自律ロボットとコンシューマーデバイスの開発者を対象としています。 ステレオカメラ、慣性計測装置（IMU）、深度センサーを活用し、SLAMcoreのビジュアル・イナーシャルSLAMエンジンは汎用プロセッサー上で高精度な位置データを提供します。これにより、チームはカスタムSLAMソリューションをスクラッチから構築する代わりに、強力でコスト効率の高い代替手段を得られます。 2016年に

Direct Insightが、QNX 7.0をToradex Colibri iMX8Xコンピュータオンモジュールに導入するまったく新しいボードサポートパッケージ（BSP）をリリースしました。このパッケージは出荷準備完了で、開発者がQNXの実証済みリアルタイム機能を高性能・低消費電力ARMプラットフォームで活用できるようになります。 BSPには、Colibri iMX8Xに必要なすべてのドライバーがバンドルされています：Ethernet、ウォッチドッグタイマー、I2C、SPI、USB、SDカード、UART、および近日提供予定のディスプレイドライバー。無料デモとして利用可能で、ソースコードはプ