次世代自動車半導体：レベル5完全自動運転車の鍵

エレクトロニクス＆センサ INSIDER

明日、完全自動運転車を駆動する次世代半導体を見てみましょう。（画像：研究者たち）

サンフランシスコを走る無人ロボタクシー、今年販売された新車の半数以上に搭載される先進運転支援機能は、自動運転技術がいかに進歩したかを示しています。しかし、あらゆる条件下でどこでも自走するレベル5の自律性を実現するには、専門家によると新世代の半導体が必要だと言います。

「車はしばらく『車輪の上のコンピュータ』と見なされてきましたが、完全自律を達成するには、『移動するデータセンター』のようになる必要があります」と、コンピュータサイエンスと工学のMary Lou Dorf教授、Valeria Bertacco氏は述べています。「その飛躍のために、自動車業界は、より高速、より安価、より低消費電力、より耐久性のあるチップのための新素材、アーキテクチャ、システム、製造プロセスを必要としています。」

ミシガン大学の研究者たちは、グローバル業界リーダーと協力してAVコンピューティングシステムを再考しています。この取り組みは、ミシガン州からMichigan Semiconductor Talent and Technology for Automotive Research（mstar）イニシアチブへの1,000万ドルの支援によって支えられており、imec、KLA、ミシガン経済開発公社、ワシュテノーコミュニティカレッジ、ゼネラルモーターズも参加しています。

自動運転車には、自律レベルに応じて指数関数的に増大する膨大な計算能力が必要です。「これは制約のある組み込みシステムです」と、コンピュータサイエンスと工学の准教授、Reetuparna Das氏。「より効率的なAIハードウェアの必要性はよく理解されています。これは10億ドル規模の市場です。」

昨年、半導体業界の代表者たちがMcityテスト施設を見学し、将来を見据えました。「これらの側面に取り組むために人々が集まっているのを見るのは素晴らしいことです」と、台湾TSMCの自動車ビジネス開発部門を率いるMichael Sun氏。「長年この分野で働いてきましたが、今大きな勢いがあると感じます。」

今日のAVにおけるディープラーニングネットワークモデルは、生物学的脳の構造を大まかに模倣していますが、はるかに非効率的に動作します。連続した非フィルタリングデータストリームを処理することで機能します。ミシガン大学の研究者たちは、構造ではなく脳の振る舞いを模倣するアプローチを開発しています。コントラスト、動き、突然の出来事に注目し、私たちの脳と目が連携して注意をフィルタリングし焦点を合わせるのとよく似た仕組みです。

彼らは、タングステン酸化物メモリスタ技術に基づくより効率的なプロセッサ「ニューロモーフィックチップ」と、「スパイキングニューラルネットワーク」コンパニオンアルゴリズムをテストしています。「ニューロモーフィックセンサは、従来のカメラのようにフレームを取得しません。代わりに、各ピクセルの変化を独立して検出します」と、機械工学のJames R. Mellor教授、Wei Lu氏。

従来の「システムオンチップ」アーキテクチャではすべてのコンポーネントを単一のシリコンに印刷しますが、AVの計算ニーズは物理的サイズと複雑さの面からその限界を押し広げています。チップレットアプローチでは、より小さなモジュラーコンポーネントを回路基板上で組み合わせて、より特化され、耐久性のあるシステムを構築できます。ミシガン大学の研究者たちは、移動する車両で何年も動作できるより堅牢なチップレット通信プロトコルを開発しています。「チップレット通信は堅牢である必要があるだけでなく、エネルギーと帯域幅の面でも効率的でなければなりません」と、電気・コンピュータ工学のFawwaz T. Ulaby教授、Mike Flynn氏。「高速かつ低消費電力にすることを目指しています。」

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