FPGAより手軽にAI推論を試せるMCUプラットフォームとは？

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基礎マイコン・プロセッサー・DSP Renesas

近年、AI技術の進化に伴い、エッジデバイスでのAI推論が注目を集めています。従来、こうした処理を実現するためにはFPGA（Field Programmable Gate Array）がよく利用されてきました。しかし、FPGAは柔軟性が高い反面、開発環境の複雑さやコスト面でハードルが高いという課題があります。

そこで、より手軽にAI推論を試せる選択肢として注目されているのがMCU（Micro Controller Unit）ベースのプラットフォームです。

なぜMCUなのか？

MCUは、組込み機器やIoTデバイスで広く使われている低消費電力のプロセッサーです。近年では、AI推論に特化した機能を備えたMCUが登場し、以下のようなメリットを提供しています。

　・開発の容易さ
　　 MCUはC言語やRTOSなど、既存の組込み開発環境で利用可能です。ハードウェア記述言語を学ぶ必要がありません。

　・低コスト・低消費電力
　　部品コストが安く、消費電力も抑えられるため、バッテリー駆動のIoT機器に最適です。

　・ AIライブラリの充実
　　 TensorFlow Lite for MicrocontrollersやCMSIS-NNなど、MCU向けのAI推論ライブラリーが整備されており、学習済みモデルを簡単に移植できます。

具体的なユースケース例

AI推論を活用したMCUプラットフォームは、さまざまな分野で実用的なソリューションを提供できます。具体的なユースケースについてご紹介いたします。　

　・食品認識レジ
　　カメラで商品をリアルタイムに判別し、レジ業務を効率化します。人手不足対策や業務の加速に貢献します。

　・物流・荷物の仕分け
　　 AIとカメラを組み合わせて荷物を自動分類します。倉庫や配送センターでの作業効率を大幅に向上させます。

　・交通モニタリングカメラ
　　道路や交差点に設置されたカメラで、AIが車両や歩行者の動きを検知します。渋滞や危険行動をリアルタイムで検出し、交通管理や安全対策に活用できます。

これらは、最新の高性能MCUとAI推論ライブラリを組み合わせることで、低消費電力かつリアルタイム処理を実現できる代表的なアプリケーションです。

画像制作者：ルネサスエレクトロニクス株式会社様、制作方法：Microsoft 365 Copilot によるAI作成画像

AI推論を試すためのステップ

MCUプラットフォームでAI推論を体験するのは、意外と簡単です。ここでは、Renesasの最新評価ボード EK-RA8P1 を例に、具体的な手順を紹介します。

1. 評価ボードを入手する

Renesasサイトから EK-RA8P1評価ボードを購入します。このボードは、LCD拡張ボードやカメラ拡張ボードもセットになっているので、AI（人工知能）、IoT、画像認識、音声認識、リアルタイム解析などのアプリケーション開発に最適です。
特に、RA8P1はRenesas初のAIアクセラレータ Ethos-U55 NPU を搭載しているので、MCUで本格的なAI推論を実現できます。