エッジAIの性能を左右するアナログ・フロントエンド（AFE）
産業機器が振動センサーを用いて故障を予兆検知したり、スマートウォッチが心電図（ECG）信号から健康状態をモニタリングしたり、防犯カメラが音声認識によって異常を検知したりする――こうした技術革新は、一般的にはAIアルゴリズムやデジタルプロセッサの進化によるものと考えられています。しかし、見落とされがちな重要な事実があります。それは、映像・音・振動・温度・生体電位といった現実世界のあらゆる信号は、本質的にアナログ信号であるということです。物理世界とデジタルAIをつなぐインターフェースであるアナログ・フロントエンド（Analog Front End：AFE）は、AIモデルへ入力されるデータ品質を左右する重要な役割を担っています。そして、その品質はシステム全体の精度や信頼性、さらには意思決定性能にも大きく影響します。
エッジAIが実証実験（PoC）の段階から本格的な実運用へと移行する中で、AFE設計にはこれまでにない課題が生まれています。消費電力、チップ面積、処理遅延、特徴量抽出効率といった制約が厳しくなる現在、従来の「データ取得」を中心とした設計アプローチだけでは十分とは言えません。AIワークロードに最適化したAFE設計は、エッジAI時代における重要な技術革新の一つとなっています。
AI時代に求められるAFE設計の新たな視点
従来のAFEは、ノイズを除去し、安定したデジタル信号を生成することを目的として設計されてきました。しかし、機械学習では、これまでノイズとして除去されていた微細な信号の変化が、設備故障の予兆や健康状態、環境変化を示す重要な特徴量となる場合があります。そのため、エンジニアには、従来の信号処理の考え方を見直し、信号品質の改善とAIが必要とする情報の保持を両立する設計が求められています。
過度なフィルタリングを避け、信号の特徴を保持する
AIモデルは、従来のデジタル信号処理とは異なる方法でデータを解析します。ローパスフィルタやハイパスフィルタを過度に適用すると、人間には解析しやすい信号になる一方で、AI推論に有用な微細な特徴が失われる可能性があります。可能な限り元の信号特性を保持し、必要なフィルタリングはデジタル領域で実施することで、AI処理だけでなく、その後のさまざまなアプリケーションにも柔軟に対応できます。
信号の歪みを抑え、ゲイン変化を適切に管理する
データ取得時に生じる人工的な信号歪みは、モデル学習や推論精度に悪影響を及ぼします。広いダイナミックレンジを持つ信号では、自動ゲイン制御（AGC： Automatic Gain Control）が信号品質の最適化に有効です。ただし、ゲイン調整はデジタル処理系とも共有し、センサーデータと同期させることで、モデル学習や解析時に正しく反映されるようにする必要があります。
高精度なタイミング同期を実現する
複数のセンサーを用いるAIシステムでは、各信号間の時間的な整合性が極めて重要です。フィルタ構成や信号経路、A/D変換遅延の違いによってグループ遅延が発生すると、各信号間の時間関係が変化してしまいます。こうしたタイミングのずれは、マルチモーダルAIモデルの性能を大きく低下させる要因となります。
階層型アーキテクチャで省電力化を実現する
エッジデバイスの多くは、常時動作しながらも超低消費電力での運用が求められます。そのため、常にAIアクセラレータを動作させるのではなく、まず低精度な信号取得によってイベントの発生を監視し、一定のしきい値を超えた場合のみ、高精度なデータ取得とAI処理を起動する構成が有効です。さらに、ナノワットレベルで動作する監視回路を組み合わせることで、AIシステム全体の稼働時間を最小限に抑え、システム全体の消費電力をさらに削減できます。
用途に応じた複数のデータパスを構築する
IoTからAIoTへの進化に伴い、センサーデータは複数の用途で活用されるようになっています。従来のデータ解析に利用される一方で、リアルタイムにAIモデルへ入力されるケースも増えています。こうした用途の違いに対応するため、ワークロードごとに独立したデータパスを構築することで、処理の競合を防ぎ、それぞれの用途に最適な性能を実現できます。
コンポーネントからソリューションへ
これらの課題に対応するためには、高性能な個別コンポーネントを選定するだけでは十分ではありません。現代のAFE設計では、複数の電圧ドメインへの対応、多様なセンサーインターフェースのサポート、高度な集積化、高い堅牢性などが求められます。そのため、個々のデバイス性能だけではなく、信号取得から処理までを含めたシグナルチェーン全体を最適化する設計が重要になります。こうした設計の高度化に伴い、開発エンジニアにはより幅広い技術力が求められるだけでなく、多様な製品群と豊富な技術サポートを提供できるパートナーの存在も不可欠となっています。
アヴネットは、グローバルなテクノロジーディストリビューターおよびソリューションプロバイダーとして、幅広いサプライチェーンネットワークと技術リソースを活用し、こうした課題解決を支援しています。アヴネットでは、13社の主要サプライヤーによる約1,800種類のアナログスイッチおよびマルチプレクサ製品を取り扱っており、開発から量産まで、最適なコンポーネントを迅速に選定できる環境を提供しています。これにより、設計リスクの低減と安定した部品調達の実現に貢献します。
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アヴネットとonsemiが支えるEdge AI向けAFE設計
アヴネットの長年のパートナーであるonsemiは、高い信頼性を実現するAFE設計を支えるロジック製品およびシグナルマネジメント製品を幅広く提供しています。マルチセンサー環境において、onsemiのアナログスイッチおよびマルチプレクサは、低オン抵抗、高帯域幅、低クロストークを特長とし、チャネル切り替え時の信号品質（シグナルインテグリティ）を維持します。
さらに、0.62 mm × 0.32 mm²といった超小型パッケージも提供しており、ウェアラブル機器など実装スペースが限られる用途にも最適です。これにより、設計の簡素化、部品点数の削減、システム全体の信頼性向上に貢献するとともに、エッジAIアプリケーションで求められる厳しい信号品質要件にも対応します。
まとめ
半導体技術の進化が続く中、エッジAIの性能向上は、演算性能だけを高めれば実現できるものではありません。重要なのは、センシングからデータ取得、処理、実行に至るまで、信号チェーン全体を最適化することです。物理世界とデジタル世界を結ぶ重要なインターフェースであるAFEは、今後ますます重要な役割を担っていくでしょう。信号取得の段階から高品質なデータ基盤を構築することで、AIはより正確で信頼性の高い判断を行い、さまざまな産業分野において、より高度で価値の高いアプリケーションの実現を支えることができます。
アヴネットは、豊富なアナログ製品ポートフォリオとグローバルな技術サポート体制を通じて、お客様のAFE設計を支援し、エッジAIのさらなる高度化と製品開発の加速に貢献していきます。
