取り外し可能な柔軟性がストレージカード市場を動かす
セキュアデジタル（SD）またはコンパクトフラッシュ（CF）のフォームファクタで最もよく知られている、取り外し可能なメモリカードが下火になっているかどうかは、誰に尋ねるかによって答えが変わる。むしろ、アプリケーションによってはデータ使用量の増加に対応できるため、組み込み型のオプションや、小さなフォームファクタのソリッドステートドライブ（SSD）が、メモリソリューションとして選ばれるようになってきた。

UFS (Universal Flash Storage) 仕様や、フラッシュストレージと DRAM を組み合わせたマルチチップパッケージ (uMCP) のおかげで、多くのコンシューマ機器に十分なオンボードストレージ容量があることは事実だが、産業および自動車市場における新しい使用例では、システム全体を解体せずに容量を増やすために、簡単に取り外せるフォームファクターが非常に有効であることが実証されている。

メモリ・デバイスを簡単に交換できることは、車載アプリケーションでメモリが故障したとき、特にメモリが他の機能的なシステムの故障を引き起こしているとき、時間とコストの節約になることは間違いない。タッチスクリーンに接続された eMMC NAND フラッシュメモリ デバイスが故障すると、「メディア コントロール ユニット」全体が行き詰り、連邦政府によって義務付けられたバックアップ カメラや、HVAC コントロール、ターンシグナルなど、タッチスクリーンを経由するすべての機能へのアクセスが絶たれる可能性があるからである。

リムーバブルメモリーデバイスを使用すれば、簡単に交換することができる。SDカードのフォームファクタは、インテリジェント・エッジにおける複雑なメモリおよびストレージの要求と同様に、マイクロンテクノロジーが車載アプリケーションに対して強気であることの1つである。

Embedded World 2022において、Micronは、1.5テラバイト（TB）の密度を持つi400 microSDカードのサンプリングを行うことを発表した。このカードは、産業用ビデオセキュリティ用途に特化して設計されており、176層の3D NANDと産業用途に特化した独自の機能を使用している。

Micronのi400 microSDは、4Kビデオ録画と、ナンバープレートや顔認識などの物体検出や分類など、毎秒最大8つのAIイベントを同時に処理することができ、また、5年間の高品質な24×7連続録画にも対応している。

Micronの産業セグメント担当ディレクターであるDave Henderson氏は、i400 micro SDはこの密度レベルで初めて市場に投入され、ビデオが強く使用される産業セグメントのユースケースへの採用を促進することをターゲットにしていると述べている。この製品は、リテンションに関する開発、およびシーケンシャルリードとシーケンシャルライトの最適化により、メリットを得ている。

「カメラで行われる作業に対するAIやアルゴリズムによるアプローチが世界的に進む中、シーケンシャルデータの24時間365日の記録と、AIトリガーやアクティビティの一部に使用されるメタデータのキャプチャの両方が重要である」とHenderson氏は述べている。

新しいi400 microSDカードのビデオ機能は、自動車市場に戻ってくる、とMicronの自動車システムアーキテクチャおよびセグメントマーケティング担当シニアディレクターであるRobert Bielby氏は付け加えている。Teslaは、車内の至る所にカメラを設置することに関して標準を定めており、他のOEMも、衝突事故の際の保険など様々な理由から、走行中のすべてのマイルを記録するデジタルビデオ記録機能を車に搭載するという考えを取り入れている。

いずれはクラウドに上がるという議論もあるかもしれないが、SDカードは便利なフォームファクターだとBielby氏は指摘する。メモリやストレージの耐久性の要件をよく理解しないまま、より多くのアプリケーションが車内にダウンロードされることは避けられない。

車載用アプリケーションには、信頼性と堅牢性が求めらる。そのためカメラも活用する産業用分野からヒントを得て、市場を形成したと述べている。
一部のデータはクラウドに転送されるが、データは必ずしも最高品質のデータではなく、クラウドに転送するに値しないことが分かってきており、現在販売されているリムーバブルカードは、4ヶ月分の映像を保持でき、オンデマンドですぐに取り出せるという。

産業用ストレージとセキュリティ製品のメーカーであるSwissbitも、産業分野を有力な市場として捉えている。しかし、MicronがSDカードについて語る一方で、Swissbitは、性能、耐温度性、堅牢性、柔軟性から、CFexpressが産業用メモリーカードの開発において次に重要な飛躍を遂げると見ている。

EV業界の動向と展望
わずか5年前までは、電気自動車はニッチな製品であり、今後20年程度は重要視されることはないと考えられていた。

EV業界は現在、非常に競争が激しく、印象的なスタートアップ企業が従来の自動車メーカー各社と市場シェアを競い合っている。このため、EVの将来の成功に向けた戦いにおいて、いくつかの力学を変化させるインパクトファクターが加わっている。

Teslaは、電池材料、電池技術、電池システム、完成車まで、BEVのサプライチェーン戦略をリードしてきた。今日、ほとんどのスタートアップ企業やOEMの競合他社は、Teslaの成功の道をたどっている。
従来の自動車メーカーは、自動車顧客セグメント全体で競争できるBEVのポートフォリオを得るために、コンポーネントやシステムに投資している。これらの投資は、サプライチェーン、バッテリー技術、バッテリー工場、人材など、BEV産業のあらゆる側面で大きな制約と不足を生み出している。

興味深いのは、OEM が内燃機関自動車（ICEV）の技術や新機能にあまり投資できなくなることである。OEMの投資の大半は、BEV産業への定着のために使わなければならない。このため、将来のICEモデルは陳腐化し、2030年頃までには新型車にほとんど改良点が現れなくなるだろう。これは、ICEVの販売減少を加速させる可能性がある。

充電インフラは、潜在的なEV購入者にとって依然として重要な考慮事項である。最近のコンシューマーレポートの調査では、EV購入希望者にとっての最も大きな障壁は充電へのアクセスであるとされている。政府、OEM、その他の関係者による大規模な充電ネットワークへの投資が行われている。これは有望であるが、急速なEVの普及に追いつくには時間がかかるだろう。

欧州連合の動向：
欧州自動車工業会（ACEA）は、2022年7月に欧州連合のゼロ・エミッション車への道筋に関する包括的な報告書を発表した。本レポートは5年目となり、これには、燃料源に基づく8つの自動車セグメントの様々なデータが含まれており、自動車とバンの登録台数に加え、充電インフラに関する情報も別途掲載されている。また、EU加盟国別のデータもある。
EV市場は、5年前にはほとんどの予測者が予想できなかった目覚しい成長を続けている。本コラムで紹介するEUとノルウェーのデータは、明らかに継続的な成功を示している。今後のコラムでは、他の地域の同様のデータを取り上げる予定である。

まとめ：
2022年前半のデータも、EVのシェア拡大には好材料だが、電池関連コストの上昇による最近のEV価格上昇の影響を反映していない可能性がある。

EV業界では、一時的なEV価格の上昇、政府による購入インセンティブの減少、様々なサプライチェーンの問題や生産立ち上げの複雑さなど、逆風が強まっていくだろう。このような懸念はあるものの、EV産業は輸送産業のほとんどのセグメントを支配する方向に向かっている。

一方、BEVは自動車産業のパワートレインとして支配的な地位を築きつつある。BEVの勢いはこの3年間で加速している。ほとんどのOEMは、10年後くらいに自動車販売の大部分をICEVからBEVに移行することを確約している。自動車購入者もその勢いを感じているが、全員が納得しているわけではない。BEVにはさらなる改良と技術の進歩が必要であり、そのためには複数の業界から必要な技術に大規模な投資が必要である。

医療機器にAIを取り入れると魔法が起きる
AIのハードウェアとソフトウェアの最新開発は、医療機器開発に革命をもたらし、その技術は現在、医療データをリアルタイムで処理、予測、可視化するために広く使用されている。AIは、350以上のFDA承認の医療機器に使用されており、ヘルスケア環境における運用の節約を提供する数え切れないほど多くの機器に使用されている。

Nvidiaのヘルスケア担当バイスプレジデントであるKimberly Powell氏はインタビューで、「人工知能を機器に搭載できるようになったということは、“魔法”が起こり始めるということ」 だと述べている。

例えば、Caption Healthは、AIを使用して、オペレータに超音波画像上で正しくガイダンスと解釈を提供する超音波診断システムを開発した。ガイダンスが追加されたことで、専門の超音波検査士だけでなく、幅広い医療従事者が超音波検査を行えるようになった。検査の種類を選択すると、プローブを動かす方向を矢印で示すなど、高画質な画像を得るためのガイダンスが表示される。送られてくるプローブデータに対して常にコンピュータビジョンを行っているので、プローブの方向を指示することができるのだという。

これは、FDAの承認を得たこのタイプの最初のシステムで、訓練を受けた専門家の必要性を緩和することで、現場や訓練を受けた超音波検査士が少ない地域でも簡単に使用することができる。

AIは、MRIやCTスキャナーの小型化にも役立っている。今日のMRI装置は通常、部屋全体を埋め尽くすほどのインフラを必要としている。Hyperfineは、AIを搭載したポータブルなMRI装置を開発し、病院内の患者のベッドサイドや手術室まで持ち運ぶことができるようにした。このシステムはSwoopと名付けられ、FDAの認可を受け、すでにカナダの遠隔地やさらに遠方の患者を対象に使用されている。

この場合、AIはよりノイズの多い画像を補正することで、ポータブルMRIスキャナーから満足のいく結果を得ることができる。つまり、より低い磁場強度と低品質のセンサーを使用することができ、その差をAIが補うことで画像の忠実度を向上させることができるのである。Powell氏はこの技術を、自撮りで滑らかな肌を装うことができるスマートフォンのフィルターに例える。最終的にどのように見えるべきかがわかっているため、これによりノイズを補正することが容易になるのだという。

また、AIが外科手術に革命を起こしていると述べ、特に外科医が体内をカメラで見るだけの最新の低侵襲手術の技術について、次のように語っている。

「この血管を切ってはいけない、この解剖学的構造はどうなっているかなど、カメラビューに実に強力な情報を追加することができ、医師の方向付けに大いに役立ちます。そして、外科医はこのようなシミュレーション環境で、これから行う処置とその軌道を正確に知るための訓練を行うことができるのです。」

持続可能な半導体製造戦略
半導体製造は、原材料の採掘から精製、チップ製造に至るまで、膨大な二酸化炭素排出量を伴う。しかし、持続可能性とは、単に二酸化炭素排出量を削減することではない。持続可能性は、半導体メーカーが製造を改善し、新しい製品やサービスを生み出すための機会を提供するものである。

以下は、半導体メーカーが明日のサステナビリティ目標を達成するために、今日から採用できる最重要戦略の一部であり、これらは、データマスタリー（分析）、グリーンテック、サプライチェーンマネジメント、およびサーキュラーデザインを中心に設計されている。

データマスタリー：
半導体製造アナリティクスは、データ戦略目標、データエンジニアリング要件、歩留まり改善のユースケースを取り入れて、戦略的成長の洞察を促進する。
Accentureによると、製造アナリティクスは、機械学習と深層学習を活用することで、機械のダウンタイムを最大50％削減し、製造歩留まりを5～15％改善するなど、目に見える価値を生み出すことができるという。

半導体メーカーが活用できる主なツールやベストプラクティスには、以下のようなものがある。
・抽象化レイヤーやデータメッシュを含むデータエンジニアリングを活用する。
・複雑な半導体の変数を、AIとMLのインサイトによって洞察力と決断力の好循環に変換し、累積的な価値創造を実現する。
・設計から製造、組立、テスト、出荷に至るまで、中核的な製造工程全体で新たな価値を活用するために新しいツールを活用する。

グリーンテック：
組織は、ハイパースケールデータセンターに移行し、クラウド利用を最適化することで、全体的なエネルギー使用量を削減することができる。また、地域の自然エネルギーがより直接的に利用できる地域に切り替え、自然エネルギーが利用できる時間帯にワークロードを実行することで、残りのエネルギー使用量を「グリーン化」することができる。

そのためには、まず既存のデータセンターのエネルギー消費量、コンピューティング要件、持続可能性の目標などのベースラインを確立することから始める必要がある。次のステップは、クラウドサービス事業者の二酸化炭素排出目標、所在地、エネルギー源、クリーンエネルギーへの移行準備状況など、さまざまな情報に基づいて、クラウドソリューションの候補の「グリーン度」を数値化することである。

同社は、32カ所のデータセンターのエネルギー消費に関するデータを収集することで、クラウドが排出量に与える影響や、クラウド移行による削減の可能性について、より深い理解を得ることができた。また、戦略的なオペレーションにおいてクラウドをどのように活用できるのかについての知見も深まった。

サプライチェーンマネジメント：
サプライチェーン全体の調整と連携は非常に重要である。SEMIのサステナビリティアドバイザリーカウンシルは、サステナビリティ報告プロセスを標準化し、サプライチェーン全体で正確なデータをより良く共有する方法を検討しているのはそのためである。

また、企業はサプライヤーと一緒に責任ある調達を追求する必要がある。例えば、ASMLのようなメーカーは、グローバルな電子機器のサプライチェーンにおける企業の社会的責任に取り組む世界最大の業界連合であるResponsible Business Allianceに加盟している。
サプライチェーン・マネジメントのもう一つの有効な戦略は、修理、改修、再梱包、リサイクル、材料採取などのリバース・ロジスティクスを改善することにある。これらは、企業の環境・社会・経済的インパクトを効果的に低減することができる。

サーキュラーデザイン：
スマートフォンのアップグレードサイクルや、IoTやAIの需要に対応するためにサーバーを入れ替えるデータセンターの間で、毎年5000万トン以上の電子廃棄物が蓄積されており、原材料だけでも推定600億ドルの価値があるという。

エンジニアリングチームは、事後的にリサイクルを試みるのではなく、設計段階でサステナビリティを考慮する必要がある。調査によると、再利用、再販、修理、改修、再製造が可能な製品を設計すると、企業の営業利益が16%増加することが分かっている。また、製品回収のビジネスモデルを変更することで、最大35%のコスト削減、80%の材料ロス削減、45%のCO₂排出量削減を実現することができる。

ソフトウェアで定義可能なLiDARが安全性を向上させ、自動車のコストを削減する
最新世代の自動車には、車両の安全性を向上させ、より効率的で快適な運転を可能にするために、ますます多くの高度な機能が統合されている。先進運転支援システム（ADAS）やさまざまなレベルの自律走行（LiDAR）などのソリューションは、現在多くの自動車に搭載されており、高い精度と競争力のある価格を備えた高度なセンサーが必要とされている。

その中でもLiDARは、最大動作範囲内で、車外のあらゆるものを検知するために不可欠なセンサーである。LiDARは、対象となるシナリオの正確な地図をリアルタイムに取得することで、車両のすぐ近くにある物体や障害物を特定することができ、これにより、車両は他の車両、自転車、歩行者、動物との衝突の可能性を回避することができる。

LiDARは、モデルによって電気機械的な可動部があったり、完全にソリッドステートであったりするが、自動車に搭載されるセンサーの中で最も高価なものの1つであることはよく知られている。

PreAct TechnologiesのフラッシュLiDAR：
防衛産業における長い歴史と、親会社によるアクティブプロテクションシステム用の高速センサーとエッジ処理の開発を活かし、PreAct Technologiesは自動車市場向けの衝突検知システムを作ることを目的に2018年に設立された。2019年には、複数のOEMやTier OnesとADASやプリクラッシュのアプリケーションに取り組み始める。

PreActは、単一のセンサーの開発にとどまらず、自動車業界をはじめとする複数のアプリケーションの要件を満たすことができる完全なハードウェアおよびソフトウェアソリューションを作り上げた。レーザーで一本一本スキャンする従来のLiDARとは異なり、完全固体LiDARはフラッシュタイプのセンサーで、フラッシュごとにシーン全体を照らす。

PreActは現在、欧米のティア1およびティア2のサプライヤーと契約交渉中で、これらのユニットを製造し、必要なソフトウェアライセンスとともに彼らの商業チャネルを通じて販売している。TrueSenseと名付けられたセンサーは、高速、低コスト、高精度、高信頼性の連続波飛行時間型フラッシュLiDARで、間接光時間原理（iTOF）を用いて各ピクセルの距離を同時に測定する。

Technologiesの創業者兼COOであるKurt Brendley氏は、「過酷な環境下での屋外作業を可能にするのは、私たちのソフトウェアです。ノイズフロアの低減と3次元点群の安定化に成功し、iTOFが機外でも動作するようになったからです」とし、「PreAct FPGAベースの製品からプログラマブルなシステムオンチップへと移行し、当社のSaaS型ビジネスモデルをサポートし続けることで、フォームファクタとコストを継続的に縮小していきます」と述べている。

今日、近接場（25mまで）のセンシングは、レーダー、超音波、カメラ、またはLiDARシステムの何らかの組み合わせで実行することができる。最初の選択肢は安価であるが、フレームレートと解像度が非常に低いため、同時に非効率的だ。市販のLiDARは高性能ではあるが、非常に高価で、速度が遅く、近接場での機能が限定されている。

一方、TrueSenseは、安価な飛行時間型イメージングチップとLEDエミッターをベースに、高解像度のRGBカメラを搭載し、最大200fpsのサンプルレートを実現している。明るい日光の下でも動作し、飛行時間型が苦手とする典型的なシナリオのすべてで動作可能な車載グレードのセンサーである。

TrueSenseは、他の2つのPreAct製品、TrueDriveとTrueSimと連動し、お客様に完全なオブジェクトトラッキングソリューションを提供することができる。TrueSense が心臓部であるとすれば、TrueDrive は近接場物体検出・追跡ソリューションの頭脳部である。TrueDriveは1つまたは複数のTrueSenseセンサーによって取得されたセンサーデータを、オブジェクトを迅速に定義し追跡するために使用する統合3D点群に変換する。各TrueDriveは最大4台のTrueSenseユニットを接続、同期することができ、さまざまな構成が可能である。このデバイスには、並列処理とターゲットAIを使用して、オブジェクトの定義と追跡、衝突検出、体積測定などを迅速に実行するハイパーECUが統合されている。