エネルギー貯蔵用溶融塩に再チャンス到来か
パシフィック・ノースウェスト国立研究所（PNNL）のチームが、エネルギー貯蔵のための溶融塩方式を改良したものを開発した。同チームは、この「凍結融解電池」が、季節ごとの蓄電に適した電池の実現に向けた一歩になるとしている。

エネルギーの獲得から最終的な利用までの経路には、大きく分けて「エネルギーの回収・蓄積」「貯蔵」「負荷への送電」の3つの側面があることは、エネルギーに携わるエンジニアなら誰でも知っていることだろう。これは、小型のIoTデバイスの低電力間欠負荷であろうと、大規模なグリッドスケールの配置であろうと、規模に関係なく当てはまる。アプリケーションの仕様や規模に応じて、エネルギー経路にはこれら3つの要素が異なる割合で存在し、それぞれに固有の課題がある。

特に太陽光発電や風力発電などの再生可能エネルギー源は、電源が間欠的である一方、ユーザーの需要はそうではない。コストや信頼性に加え、体積や重量によるエネルギー貯蔵密度が適度に高いことも、実現可能な貯蔵方式の重要な要素である。しかし、これにはリスクも伴う。
電気化学的（バッテリー）、重力的（水や重り）、動的機械的（フライホイール）なアプローチなど、様々な方法でより良いエネルギー貯蔵方法を追求している。

PNNLチームの研究は、エネルギー省電力局のエネルギー貯蔵部長であるImre Gyuk氏の資金提供により、エネルギー貯蔵のための溶融塩方式を改良することに成功した。しかし、溶融スラットの利用はこれが初めてではなく、アイデアもさまざまな実装も何十年も前から知られていた。

著者らは、この「凍結融解電池」が、春などのある季節にエネルギーを節約し、秋などの別の季節にそれを使用するという、季節ごとの蓄電に簡単に利用できる電池への一歩であることを主張している。まず、電池を180℃に加熱して充電し、電解液にイオンを流して化学エネルギーを蓄積させる。

その後、電池を室温まで冷やすと、電池のエネルギーを「閉じ込める」効果がある。電解質は固体になり、エネルギーをシャトルするイオンはほぼ静止した状態になる。高温では液体だが、室温では固体である。そして、エネルギーが必要な時に、季節による自然の温暖化で電池が再加熱され、蓄積されたエネルギーが利用できるようになる。

塩の材料や電気化学的プロセスの詳細については、PNNLチームが『Science Direct』に発表した論文「A freeze-thaw molten salt battery for seasonal storage」に詳しく述べられている。彼らのプロジェクトでは、電池のニッケル正極の活性化方法について、やや関連性のある3つの方法を比較検討したのが興味深い視点である。

ホッケーパックサイズのデモ機を用いて、トップクラスの数値を提示している。この蓄電ブロックは、周囲温度での移動度が低いため、自己放電の経路がなくなり、大きな損失なくエネルギーを蓄えることができる。

研究者らは、1〜8週間後に90％以上の容量回復を達成したと主張している。さらに、「この電池は、1ヶ月あたり2〜5％と自己放電率の低い現代の室温リチウムイオン電池と同等以上の性能でエネルギーを効果的に保持できる」とも述べている。

この設計の重要な利点は、電池アセンブリと電解質に、レアアースではなく、広く入手可能な材料が使用されていることである。陽極と陰極はアルミニウムとニッケルの固体板で、セパレータは凍結融解サイクルで割れやすい高価なセラミックではなく、グラスファイバー製で、さらに、材料（特に電解液）には、従来の電池のようなさまざまなリスクがないという。

知能化されたハードウェアは、限界を克服するために進化する
インテリジェントマシンの開発において最も困難な問題のひとつは、ある環境で設計・訓練された動作や機能を、別の環境でも動作させることだろう。ロボットコントローラーやビジョンシステム、ニューラルネットワークは、温度や光量、放射線量が変化するまでは完璧に動作し、その後急速に劣化したり故障したりすることがある。1950年代、研究者たちは、人生を成功に導いたのと同じプロセスを使用して、あらゆる種類の人工システムを最適化できることに気づいた。

知的な機械を作ろうという勢いが高まるにつれ、この分野に進化を応用する研究が活発になってきた。ここで重要なのは、最も効率の良い解決策を見つけることではなく、最もロバストな解決策、つまり、実装されるハードウェア内のノイズや変動、故障に強い解決策を見つけることに焦点を置いている点だ。この機能は、多くの人工知能（AI）技術、特に宇宙などの過酷な環境で使用される技術や、メモリスターなどの新しいアナログ技術を使用する技術の成功に不可欠なものである。

工学や計算の分野では、進化の概念は生物学のそれとほぼ同じである。基本的には、解決すべき問題に対する潜在的な解決策である初期設定のセットを、一連の制約条件（使用できるコンポーネント、相互の接続方法など）の中で定義する。これらは、ロボットが障害物を避けるようにセンサーを制御するなどのタスクを実行するために作られる。各解答の成功度は、何らかの適合度関数で測定され、最も悪いものが排除される。

良いものも悪いものも、それぞれの解は遺伝暗号で表され、その形や配線、構造など、進化に伴って変化することが許されているものを決定する。より成功したものは、交配されるか（遺伝コードが何らかの形で組み合わされる）、変異させられるか（コードの一部がランダムに変更される）、あるいはその両方が行われる。このようなことが何度も繰り返され、状態空間を探索し、より成功しやすい構成を探すのである。これは、設計者の洞察力を必要としない。この手法の利点の1つは、自然界と同様に、性能の低いソリューションの一見無視できる利点が、後々大きな利点になる可能性があることだ。

イン・シリコ：
これは、ロボット工学の分野でも新しいことではない。進化するAIの最も説得力のある例の1つが、1994年にKarl Sims氏によって生み出されたものである。当時、Sims氏はThinking Machinesに所属しており、当時最も強力なスーパーコンピュータの1つにアクセスすることができた。

彼は、シミュレーション環境において、適者生存を通じて、泳ぎ、歩き、競争的に物をつかむことを学習する仮想生物（体の形態、センサー、コントローラーを含む）を進化させた。
このプロジェクトはバーチャルなものであったが、アルゴリズムだけでなく、ハードウェアの進化にもこの手法を使える可能性を示している。

1年後、サセックス大学でAdrian Thompson氏と彼の同僚たちは、当時比較的新しいFPGA（Field Programmable Gate Arrays）を再構成することで進化的アプローチを使えることを示した。

この研究は、3つの点で興味深いものだった。まず、完全に進化した最初のハードウェアロボットコントローラーであること。第二に、進化によって構造上の微妙な要素を利用し、可能な限り効率的に目標タスクを完了させる方法を示したが、こうした解決策は必然的にハードウェアに依存する。つまり、一見同じように見える他の機械で再現しても、うまく機能しないのである。3つ目は、数年後に同チームが実証したことだが、ハードウェアのばらつきがプロセスに組み込まれている限り、進化はそれ自身の問題に対する解決策になり得るということである。

さらに最近になって、同じグループの研究者たちが、再びこの分野の研究を始めている。1990年代のデジタルFPGA（ただし、ノンクロックであるため連続的なダイナミクスが得られる）から、2020年には16×16の完全アナログのフィールドプログラマブルトランジスタアレイでコントローラを進化させることに移行している。コントローラを進化させるシミュレータに十分なノイズと変動性を組み込むことで、貧弱なセンサーを持つ低スペックのロボットに高度な障害物回避行動を提供することができたのだ。

ニューロモーフィックの進化：
ニューロモルフィック工学のコミュニティでは、オークリッジ国立研究所とテネシー大学のKatie Schuman氏と彼女の同僚が、最適化されたニューラルネットワークの進化に何年も取り組んできた。2020年、彼らは論文「Evolutionary Optimization for Neuromorphic Systems」を発表し、シナプスやニューロンの限られた重量分解能や遅延といったハードウェアの通常の制約の中で動作するシステムを作成する方法を示した。しかし、さらに開発を進めれば、今回発表されたような結果は、「ニューロモルフィック・ハードウェアの共同設計プロセスの一部として、新システムを開発する際に利用することができる」と指摘している。

Olga Krestinkaya氏と彼女の同僚は、アナログチップに特に重点を置いて、まさにそのことに取り組んでいる。彼らの共同設計プロセスでは、指定された技術の既知の制限だけでなく、基盤となるデバイスに固有の変動性も考慮することができる。チームは特に、デジタル・メモリのような固有のデバイスの均一性を持つことのない実現技術としてのメモリスタの特性に着目している。

数カ月前、スロベニアのリュブリャナ大学のŽiga Rojec教授らは、非理想性やばらつきを考慮するだけでなく、完全な故障を考慮することによって、さらにこの特性を高めることができることを示した。初期のニューロモーフィック・システム、特にアナログ・システムの顕著な用途の1つは、人工衛星である。サイズ、重量、電力は重要だが、価格はそうではない。このようなシステムは、宇宙空間の放射線や大きな温度変化に対して十分な耐性がなければうまく機能しない。Rojec氏の研究は、アナログチップが進化することで、短絡的な故障があっても満足のいく結果が得られるよう設計できることを示している。

生物にヒントを得た技術が、生物にヒントを得た最適化技術によって進歩することは、必然なのかもしれない。時間が解決してくれるだろう。

AMDが2022年の売上高を60％増と予測
AMDは、サーバーに使用されるプロセッサーの高い需要と、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）メーカーの Xilinxの買収による貢献を受け、2022年の目標年間収益が60%成長すると予測している。

AMDのCEO Lisa Su氏は今週、アナリストとの電話会議で、「AMDの有機的成長の高まりと、複数のエンド市場で強い需要がある Xilinxが加わったことに基づき、年間収益は年初に案内した約31％の成長から、前年比約60％の成長を見込んでいる」と述べた。
AMDの大きなライバルであるIntelは、年間売上高を2021年から2％増の760億ドルと予測している。　AMDは、PCやサーバー事業向けのCPUでIntelに対して強力なシェアを獲得する一方、Intelが自社製品を投入し始めたばかりのGPUなどの新市場にも進出している。

AMDは、過去10四半期のうち8四半期でサーバー・プロセッサーの年間売上高を2倍以上に伸ばしており、クラウド、エンタープライズ、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）の顧客から同社のEpycプロセッサーの需要が拡大していることが明らかになっている。クラウドの収益は、Alibaba、Amazon、Baidu Cloud、Microsoft Azure、Googleなどのハイパースケーラーがインフラ配備を拡大したことにより、年間2倍以上となった。

AMDは2022年第1四半期にXilinxの買収を完了し、Pensandoを買収する計画を発表した。FPGAとアダプティブ・コンピューティング・ソリューションの業界トッププロバイダーであるXilinxは、「当社の技術と製品ポートフォリオを大幅に拡大する」と述べ、Pensandoの買収により、AMDはデータセンター向け製品構成の拡大を見込んでいる。
CPU事業では、AMDは、需要が弱含みで推移していることを認識した。
「PC市場は、ほぼ過去最高の出荷台数を数四半期にわたって記録した後、若干軟化しているが、当社は、大きな成長機会を見出せるプレミアム市場、ゲーム市場、商用市場に引き続き注力し、顧客全体の収益シェアを引き続き拡大する見込みである」と、Su氏は述べている。

AMDの成功は、主要なチップサプライヤーである台湾積体電路製造公司（TSMC）に依存している。TSMCの協力のもと、AMDは今年第1四半期に、3Dスタックチップレットを搭載した初のEpycプロセッサを発表した。この技術は、テクニカル・コンピューティング・ワークロードにおけるAMDの性能リーダーシップを、前世代と比較して最大66%拡張するものだという。

Cisco、Dell、HPE、Lenovo、SupermicroなどのAMDの顧客は、この新CPUを搭載したサーバーを発売した。AMDは、次世代Genoaサーバー・プロセッサーのサンプリングを拡大したため、同チップへの関心が高まっている。AMDは、2022年後半にGenoaを発売する計画で、クラウド、エンタープライズ、HPCの顧客採用拡大に基づくシェア拡大が続くとみている。
同社は、Xilinxの差別化された人工知能エンジンをCPU製品ラインナップに統合して推論機能を実現しつつあり、最初の製品は2023年に登場する予定だ。

街灯が実現するミリ波5Gの高速化
毎日の散歩で街灯を見上げると、環境モニタリングや監視、ネットワークインフラの強化など、さまざまなテクノロジーソリューションを展開できる可能性について考えることがよくある。今週のMovandiとUbicquiaによる、5Gと固定無線アクセスのカバレッジを強化するためのmmWave街灯中継器を開発・展開するパートナーシップの発表には驚きを隠せなかった。

両社の契約条件に基づき、UbicquiaはMovandiの技術を使用して、街灯の光電池ソケットに数分で差し込めるmmWaveスマートリピーターを作成するこのシステムは、世界で3億6,000万本の既存の街灯と互換性があるとされ、5G mmWaveカバレッジとFWA展開を幅広く加速させるという。また、数分で設置でき、ホストRANの信号に自動的にロックするため、コアネットワークへのファイバー接続を必要とせず、リピーター間の接続を確保することができる。また、mmWaveスマートリピーターは、Ericsson、Huawei、Nokia、Samsungなどの主要なRAN/オープンRANテクノロジーと統合し、世界のすべてのmmWaveスペクトラム帯域をサポートする。

2023年に試験配備が開始される予定の街灯リピーターは、電力、保護、計測、重量、風荷重の要件を満たし、5G mmWave gNBの範囲を広げ、障害物を避けて信号をリダイレクトすることにより、最適な屋外カバレージとユーザー体験を確保することが可能である。これらの製品は、RF半導体、カスタムフェーズアレイアンテナモジュール、アルゴリズム、管理・制御・AI/MLデータ分析用のクラウドAPIを含むソフトウェアを含むMovandiのmmWave 5G RF技術およびリファレンスデザインプラットフォームを搭載している。

Ubicquiaのウェブサイトにあるマントラは、”街灯や電柱をデータ駆動型インサイトを提供するスマートアセットに変える “ことである。同社はすでにこれを実現した実績があり、今年初めにはEricssonと協力して、全米電機工業会標準のコネクタを利用して、既存の街灯にプラグインすることでEricssonの街路無線スモールセルを展開した。このデバイスは、街灯のシールドのすぐ上、照明の横に設置され、既存のインフラに溶け込むため、街角からはほとんど見えない。設置は通常わずか15分以内に完了し、街灯をローバンドまたはミッドバンドの5Gサイトに変身させることができる。

既存の街灯とその持続的な電力、50メートル間隔、8～10メートルの高さを利用することで、5G無線基地局（gNB）用に新しい電柱を建て、そこにファイバーを引くよりもわずかな時間と費用で、数百万のサイトレディの場所を利用することができるようになるのである。Mobile Expertsの主席アナリストであるJoe Madden氏は、最近のホワイトペーパー「Streetlight Mounted mmWave Radios Transform Coverage Economics」で、街灯搭載リピーターは、展開スケジュールを劇的に速め、多くの規制や設置承認手順を合理化して、コストを削減する素晴らしい機会を提供すると強調している。

UbicquiaのCEOであるAaron氏は、「モバイル事業者がmmWave 5Gの約束を合理的な期間で実現する唯一の方法は、既存の街灯インフラを活用することだ。Movandiと協力し、我々のIPと公共WiFi、公共安全、キャリアスモールセル向けの街灯ソリューションを開発する作業を統合する我々の目標は、モバイルオペレーターが密集した都市部に5G mmWaveサービスを提供するだけでなく、あらゆる規模の都市で5G mmWaveサービスを実現することを支援することである」と述べている。

MovandiのCEO兼共同創業者であるMaryam Rofougaran氏は、「私たちは、このような屋外mmWaveカバレッジの改善を可能にするために複数の企業からアプローチを受けていた。このチームは強力で、課題を理解し、簡単に設置できるソリューションを展開する方法を知っているという結論に達した」とし、「Ubicquiaとのコラボレーションは、Movandi RF半導体とソフトウェア技術を活用し、オペレーターの経済性を変革し、広範なグローバル5G mmWaveカバレッジを加速し、高速・低遅延サービスやユーザー体験の拡張ポートフォリオを解放する革新的な街灯型5G mmWaveリピーターを提する」と述べている。アナリストのMadden氏は、「我々の結論は、街灯配備は絶対に必要な方法である。コスト削減効果も大きいが、それ以上に重要なのは、無線が非常に早く使えるようになることだ。最大のメリットは、退屈な市議会での会議を避けられることだろう」と述べた。後者の発言は、代替ソリューションの承認を得るために何週間も何度も会議を開くことがある、市議会の官僚主義や時間のことを指す。この街路灯リピータは、こうした計画の承認を必要としないのだという。

Embedded Vision Summit：注目すべき4つのトレンド
5月16日から19日まで、カリフォルニア州サンタクララでEmbedded Vision Summitが開催される。このサミットは、実用的なコンピュータビジョンと視覚的人工知能（AI）に焦点を当てたユニークなもので、ビジョン機能を製品に組み込む革新的な企業に向けて行われる。このコラムでは、注目すべき4つのトレンドについて紹介している。

最初に目に飛び込んできたトレンドは、組み込みビジョンアプリケーションの性能と効率が驚異的に向上していることである。興味深いことに、これらの向上はプロセッサによるものだけではない。確かにプロセッサは高速化しており、多くの場合、多様なアーキテクチャのアプローチが原因となっている。しかし、アルゴリズムやツールも同様に高速化の原動力となっている。アルゴリズムによる実用的なイノベーションの好例として、Edge ImpulseのCTOであるJan Jongboom氏による「Faster Objects, More Objects」（FOMO！）に関する講演が挙げられる。同様に、Qualcommのプロダクト・マネジメント・ディレクターであるFelix Baum氏は、開発者が組み込みプロセッサから最高の機械学習性能を引き出すための、同社の最新ツールについて説明する。

2つ目のトレンドは、開発の簡素化によるエッジAIの民主化である。エッジAIやビジョンAIが主流になるためには、深い経験を持たないシステム開発者がこの技術を使いこなすことが必要だ。これは、IntelのAnsley Dunn氏とRyan Loney氏の講演で紹介されたOpenVINO Open Model Zooで利用できる270以上のモデルのように、既製のモデルをもっと利用することを意味している。また、NVIDIAのAlvin Clark氏が発表したようなローコード／ノーコードツールによって、開発者の抽象度を上げることも意味する。

3つ目のトレンドは、規模に応じたデプロイメントである。コンセプトの実証から大規模なデプロイメントに至るには、どうすればよいのだろうか。Nicolás Eiris氏のAI再現性と継続的更新に関する講演や、Rakshit Agrawal氏のエッジビジョンアプリケーションのためのKubernetesとコンテナ化に関する講演でわかるように、新しいMLops技術とツールは、製品開発者が学習データのバージョン管理などの茨の道を自分で見つけ出すことができなくなることを意味している。

4つ目のトレンドは、AIの信頼性と信用性に関わるものである。AI対応システムがより広く展開されるようになると、重大な結果をもたらしかねないミスが発生する機会も増えてくる。業界のベテランが、AIをより信頼性の高いものにする方法について、それぞれの見解を述べる。ここで注目すべきは、責任あるAIとモデルオプスに関するKrishnaram Kenthapadi氏の講演と、センサーフュージョンに関するRobert Laganiere氏の講演である。また、AIにおけるプライバシー、偏見、倫理について考えるべき重要な問題がある。サンタクララ大学のSusan Kennedy教授が「Privacy: a Surmountable Challenge for Computer Vision」について講演し、その後「Ask the Ethicist」という聴衆との質疑応答が行われる。

小型パッケージで高出力密度を実現するSiC
Apex Microtechnologyは、炭化ケイ素（SiC）MOSFET技術を統合し、性能と電力密度を向上させたデバイスファミリーを開発した。

パワーアプリケーションは、より小さなフットプリントとより高い効率を特徴とするソリューションへと移行している。電力密度を高め、より小さなパッケージへの搭載を可能にするため、SiCはシリコンに代わるパワーディスクリートおよびモジュールの有力な候補となっている。SiC MOSFETは、その優れた特性から、高いスイッチング周波数、電圧、電流、効率が要求されるパワーアプリケーションに広く使用されている。
また、SiCはシリコンよりも高い接合温度で動作するため、熱対策に優れており、ダイサイズを小さくできる利点もある。

シリコンベースの大電力ディスクリートおよびモジュールは、通常、かさばるヒートシンクを用いた冷却ソリューションが必要であり、ソリューション全体のサイズに影響を与える。一方、SiCは、熱管理に妥協することなく、小さなフットプリントパッケージで前例のないレベルの電力密度を実現している。

Silicon Carbide：
SiCはシリコンと比較して、温度や電流レベルに対して低いオン抵抗を実現するなどの利点がある。RDS(on)が低いと、電流対電圧特性が向上し、スイッチング損失が減少する。また、SiCはシリコンに比べコストが高いが、熱負荷の低減、冷却の簡素化、信頼性の向上により、この欠点を補うことができる。

このような背景から、産業、試験・計測、医療、航空宇宙、セミキャップ、軍事など幅広い用途のパワーアナログモノリシック、ハイブリッド、オープンフレーム部品を提供するApexは、SiCの特性を生かした新製品を開発した。これらの製品には、ゲートドライバを内蔵したハーフブリッジスイッチングモジュール「SA110」と、ゲートドライバを内蔵した三相パワースイッチング・モジュール「SA310」が含まれている。

Apexでは、大電力デバイスの設計において、寄生素子（オン抵抗を超えることもある）、トレースインダクタンス、トレース抵抗の影響を慎重に検討した。
SiCベースのパワーデバイスの設計において、APEXが直面した最も厳しい課題の1つは、MOSFETドライバとMOSFETゲートドライバのコ・パッケージングであった。SiCはスイッチング周波数が高いため、電流スルーレート（di/dt）が非常に高くなる。このため、PCBレイアウト上では、隣接するトレース間のノイズやクロストークが発生しないよう、慎重にトレースを配線する必要がある。

さらに、スイッチング周波数が高くなると、表皮効果が無視できなくなり、パッケージの入出力接続部の有効断面積が減少し、電気抵抗が増加する可能性がある。Apexでは、基板に高度な厚膜技術を用い、トレースを二重印刷することで厚みを出し、インピーダンスを下げることで、これらの潜在的な問題を解決している。

さらに、ゲートドライバをSiC MOSFETのごく近くに配置することで、スイッチングレートが高くなると顕著になるゲートのインダクタンスの影響を低減できることも、APEXのコ・パッケージング・ソリューションの利点である。また、熱経路、パッケージ、材料にさらに注意を払うことで、優れた熱管理を実現したとApexは述べている。これにより、例えば「SA110」は、-40℃〜125℃の温度範囲で動作させながら89Wの電力を消費することができる。
SA110は、フットプリントの小さい12ピンPower SIP（DP）パッケージで提供され、ゲート駆動制御を内蔵し、非常に高い（最大400kHz）スイッチング周波数、Aグレードで28Aの連続出力電流を特徴としており、。AC/DCおよびDC/DCコンバータ、力率改善（PFC）、モータ駆動などのアプリケーションに適している。

16ピンPower DIP（KR）パッケージのSA310は、3つの独立した絶縁型ハーフブリッジを統合し、マイクロコントローラまたはDSCの直接制御下で最大80Aのピーク出力電流を供給する。SA310は、最も汎用性が高くヒートシンクが容易な熱伝導性かつ電気的に絶縁された基板上に構築されており、モーター制御（BLDC）、可変周波数ドライブ、DC/ACコンバータ、パワーインバータ、試験装置、MRIメインコイル電源などのアプリケーションの要件に対応している。
両デバイスとも、低電圧ロックアウト機能やアクティブ・ミラー・クランピングなどの保護機能を備え、スイッチングノイズを低減し、信頼性を向上させている。

Apex SA111：
米国アリゾナ州に本社を置くApexは、このほどSiCベースのハイパワー・ハーフブリッジ・モジュールである「SA111」を発表した。

SA111は、20×20 mmのSMDパッケージで、32Aの連続出力電流、最大650 Vの電源電圧、最大1 MHzのスイッチング周波数（安全動作領域内）を実現する。表面実装パッケージは、高い熱効率とトップサイドクーラーを備えており、これにより、ユーザーはヒートシンクをデバイスの上に直接配置することで、基板レイアウトを最適化することができる。

SiCハーフブリッジパワーモジュールは、MRI勾配コイル駆動、磁気軸受、モーター駆動、試験装置、サーバーファン、PFC、AC/DCおよびDC/DCコンバータなどのアプリケーションに最適なソリューションとなる。また、SiC MOSFETにより、SA111はより高い熱ストレスに耐えることができ、最大175℃のジャンクション温度を管理することができる。

ゲートドライバ、低電圧ロックアウト、アクティブ・ミラークランプを内蔵したSA111 SiCパワーモジュールは、デバイスの制御と保護を強化する完全統合ソリューションである。SiCは、熱の発生が少ないため、モジュール自体の冷却の必要性が低く、モジュールの小型化が可能であることから、熱管理を大幅に改善することができる。同様に、モジュール用電源も小型化、放熱の低減が可能で、より安価になる可能性が高い。

SA111は、表面実装パッケージと非常に小さなフットプリントにより、設計者は基板面積を最大限に活用することができ、高い電力密度が要求される回路設計において複数のデバイスを使用することが可能になる。SA111PQは、現在、認定を受けたお客様のアプリケーション向けにサンプル出荷を開始しており、2022年夏には量産を開始する予定である。

自動車のサイバーセキュリティ
最近、自動車のサイバーセキュリティに関して、複数のセグメントで多くの活動が行われている。良いニュースとしては、自動車メーカーとそのサプライチェーンが、より優れたサイバー防御にハードウェアとソフトウェアを追加していることが挙げられる。一方、悪いニュースとしては、ハッカーの能力が向上し、ハッキングや悪用が可能な攻撃対象が増加していることが挙げられる。

サイバーセキュリティ・ソリューション、特にクラウドベースのサービスの能力と同様に、立法規則の遵守が、自動車サイバーセキュリティの最近の成長の理由の1つである。しかし、コネクテッドカーとソフトウェア定義された自動車の組み合わせが増えることで、新たな攻撃対象がさらに露出することになる。
自動車のサイバーセキュリティに関する詳細な情報は限られているが、これは、自分たちが何を知っていて何をしているのか、悪者に知られたくないというのが主な理由である。

私の経験では、自動車のサイバーセキュリティの動向に関する公開情報は、Upstream Securityが最も優れている。Upstreamは、自動車サイバーセキュリティの動向について、年4回（最新は2022年初め）のレポートを発表し、情報量を増やしている。また、900以上の自動車ハッキングイベントの公開データベースを持っており、必要に応じてより多くの情報を得ることができる。

Upstreamの情報およびデータには、自動車のクラウドベースのサイバーセキュリティ・ソリューションに関する広範なポートフォリオが含まれているので、ぜひ詳しく見てみることをお勧めする。

2020年には、年間インシデント数が劇的に増加した。この成長の一部は、顧客と評判が高まるにつれ、Upstreamがより良い情報を入手したことによると思われる。しかし、成長のほとんどは、明らかにハッカーの活動が活発化したことによるものである。2020年と2021年のインシデント数は、前述のUpstreamのデータベースに基づいており、2年合計で900件近くに達している。2022年の第1四半期には、Upstreamは70件近くの新しいインシデントを追加している。

もう1つの明確な傾向は、リモートハックの増加で、これにはウェブベースとキーフォブハックのような近接無線攻撃の両方が含まれる。リモート攻撃は常に大多数を占めており、現在では約85%となっている。残りの攻撃は、車両にアクセスする必要がある物理的なものである。

いわゆるブラックハットハッカーは、損害を与えたり、個人的な利益を得ることを目的としたサイバー犯罪者である。一方、ホワイトハットハッカーは、サイバーセキュリティの重大な脆弱性を発見し、修正することを目的としており、研究型ハッカーとも呼ばれている。多くの企業は、脆弱性が発見された場合にホワイトハットハッカーに報酬を支払うバグ報酬プログラムを設けている。ブラックハットハッカーは、サイバー攻撃に占める割合が増加しており、2021年には57％を占めている。

ソフトウェア部品の脆弱性は、1999年にMITREが開始したプログラムでCVE（Common Vulnerabilities and Exposures）として公開されている。自動車用CVEの追跡は2015年に開始された。CVEの脅威は、OEMの電子機器システムでよく見られる。また、OEMの製品サプライチェーン全体に出現する場合もある。2021年末までに249の自動車用CVEがあり、2021年には139が発見された。

Samsungがメモリーチップの需要で利益急増
世界最大のメモリーチップメーカー、Samsung Electronicsの2022年第1四半期の利益は、データセンター向けの旺盛なメモリー需要で50％以上跳ね上がった。
韓国最大の企業は、前年同期の7兆1000億ウォン（約56億円）に比べ、11兆3000億韓国ウォン（約89億円）の純利益を計上した。

アナリストとの電話会議で、同社はパンデミック、ウクライナ戦争、サプライチェーンの制約に関連する不確実性が2022年の残りの期間中の売上と利益に影響を与える可能性があると繰り返し警告を発した。世界第2位のスマートフォンメーカーでもあるSamsungは、そうした不確定要素を考慮し、今年の見通しを示すことを避けた。

UBSのアナリスト、Nicholas Gaudois氏は電話会見で、「明らかに、地政学的な状況が、例えばロシアでのスマートフォンの販売に直接影響している」と述べた。

Samsungによると、サーバーのメモリに対する旺盛な需要は、ITインフラへの投資を増やす企業だけでなく、AIや機械学習などの成長分野への投資を強化するクラウドサービスプロバイダーによってもたらされているとのこと。

サーバー企業はさまざまなCPUを使用するため、2022年中も需要は堅調に推移するはずだという。CPUごとに、メモリー製品は各ノードで認定を受ける必要がある。サムスンによると、ノードや密度を切り替える一方で、材料容量の制約などの問題を考えると、供給量の増加には制約があるとのことだ。
それでも、電話会議に出席したアナリストは、需要の見通しについて疑問を呈した。

新韓投資社のChoi Do-yeon氏は「第2四半期はスマートフォンやPC向け半導体の需要が弱くなるとの懸念が強まっている」と述べている。
Samsungは2022年第1四半期に約7400万台のスマートフォンを出荷した。第2四半期については、スマートフォンの販売台数は第1四半期より減少するものの、平均販売価格は上昇すると予測した。

GAA： Samsungに基づくチップの商業生産を今年下半期に開始する予定であることを改めて明らかにした。この新しい3nmプロセスは、台湾積体電路製造（TSMC）社が確立した5nmノードで使用されている現在のFinFET技術に対して、トランジスタ密度の優位性を提供することが期待される。

しかし、Applied Materialsのエンジニアリング担当副社長であるUday Mitra氏によると、GAAプロセスによる業界全体の商業生産には数年かかるという。同社は、GAAプロセスの開発を支援する数少ない装置メーカーの一つである。

Mitra氏はEE Timesのインタビューで、「今後2～3年で量産が可能になる」と述べている。

SamsungとIntelは、GAAを採用することでTSMCを追い抜き、TSMCがリーダーであるファウンドリビジネスで優位に立つことを目指しており、TSMCはGAAをまだ評価中であると述べている。
Samsung、Intel、TSMCの3社はいずれGAAを採用するだろうが、各社はこのプロセスのバリエーションを独自に作り出すだろうと同氏は言う。

Samsungは、最先端の5nmノードと4nmノードで歩留まりに問題があった。5nmノードは現在、歩留まりが成熟している段階だというが、詳細は明らかにしていない。4-nmについては、主要顧客への供給を「最大化」していると付け加えた。初期の歩留まり向上には遅れがあったが、同社は期待される歩留まり向上カーブに戻っていると述べている。歩留まりに関する統計は提供していない。

サプライチェーンの障害：ウクライナ戦争は、チップの生産に使われる主要な材料と装置の供給を圧迫しているが、Samsungは十分な材料を手元に置いていると述べている。同社は、材料サプライヤーをさらに追加する可能性を評価している。一方、チップの工具の注文のリードタイムは伸びているという。
工具サプライヤーの Applied Materialsは、チップ不足で需要を満たせない装置メーカー数社のうちの1社であると述べた。

コンピュータ・ビジョンの変革期がやって来る
コンピュータビジョンは、再び改革をしようとしているのだろうか？
ピッツバーグ大学眼科教授で、CMUロボット研究所の非常勤教授でもあるRyad Benosman氏は、そう考えているという。イベントベースビジョン技術の創始者の一人である同氏は、イベントベースカメラに基づくコンピュータビジョンであるニューロモーフィックビジョンが、コンピュータビジョンの次の方向性を示すと予想している。

Benosman氏は、1990年代に写真測量学を少し取り入れた画像処理から幾何学ベースのアプローチへ、そして今日、機械学習へ急速に変化していることを挙げている。こうした変化にもかかわらず、現代のコンピュータビジョン技術は、依然としてイメージセンサー（人間の目で見たのと同じような画像を生成するカメラ）が主な基盤となっている。

Benosman氏によれば、イメージセンシングのパラダイムが有用でなくなるまで、代替技術のイノベーションを妨げてしまうのだという。GPUのような高性能プロセッサが開発されたことで、代替技術を探す必要がなくなり、その効果は長引いた。

紀元前5世紀にピンホールカメラが誕生して以来、イメージカメラは存在し、1500年代には芸術家が部屋の外にいる人物や風景のイメージをキャンバスに写すために、部屋サイズの装置を作った。その後、絵画はフィルムに取って代わられた。やがてデジタル写真などの技術革新により、画像カメラは現代のコンピュータビジョン技術の基礎となることが容易になったのである。

しかし、Benosman氏は、「画像カメラを使ったコンピュータビジョンの技術は、非常に効率が悪い」と主張する。中世の城に例えると、城壁の周囲に配置された衛兵は、敵が近づいてこないか四方八方に目を配る。ドラマーが一定のビートを刻み、各警備隊はその都度、目にしたものを叫ぶ。そんな中、遠くの森の奥にいる敵を発見した衛兵の声が簡単に聞こえるのだろうか？」と述べている。
 21世紀のハードウェアは、ドラムの音に相当する電子クロック信号であり、警備員はピクセルである。クロックサイクルごとに膨大なデータが作成され、検査されなければならないので、冗長な情報が多く、不必要な計算がたくさん必要となる。

「人々はエネルギーを大量に消費しているので、城の防御のための計算能力をすべて占有している。― あちこち回って無駄な情報を集めなければならず、人々があちこちで叫んでいるので帯域が膨大になる…今度は、複雑な城があると想像してみてください。その人たちの声をすべて聞かなければならない」、とBenosman氏は言う。

そこでニューロモーフィック・ビジョンが登場する。基本的な考え方は、生物学的なシステムの仕組みにヒントを得たもので、シーン全体を連続的に分析するのではなく、シーンダイナミクスの変化を検出するものである。城に例えるなら、警備員が何か見つけるまで黙っていて、その場所を叫んでアラームを鳴らすようなものである。電子版では、個々の画素が何かを見たかどうかを判断することになる。

画素は、どのような情報を送るかを自分で決めることができ、体系的な情報を得る代わりに、意味のある情報、つまり特徴を探すことができる。それが違いを生むのである。
このイベントベースのアプローチは、固定周波数でのシステマティックな取得と比較して、膨大な電力を節約し、レイテンシーを低減することができる。

「より適応的なものが必要であり、それがイベントベースビジョンの相対的な変化、適応的な取得周波数を与えるものである。　― 振幅の変化を見ると、もし何かがすごく速く動いたら、たくさんのサンプルが得られる。つまり、シーンのダイナミクスに基づいて、取得頻度を適応させる。それが、この製品の強みであり。良い設計なのである」と述べている。

Benosman氏は、2000年にニューロモーフィック・ビジョンの分野に参入し、画像は正しい方法ではないので、高度なコンピュータビジョンは決してうまくいかないと確信していたという。
Benosman氏が提案した技術（今日のイベントベース・センシングの基礎となるもの）は、あまりにも異端だったため、当時一流だったIEEEコンピュータビジョン誌に提出した論文は、審査なしで却下された。実際、2008年にダイナミックビジョンセンサー（DVS）が開発されるまで、この技術は普及し始めることはなかった。