Edge AIとデータ主権
仮想センサーが役に立つのは、その測定量が必要とされる場所で計算するときだけです。ECU上、制御ループの中、稼働中の運転においてです。そのためData Sensorsは、トレーニング済みのモデルをまさにそのターゲットシステム向けの独立したコードとしてエクスポートし、その前段のトレーニングはすべてお客様自身の計算機上で行います。
トレーニングと推論の分離
ここでのEdge AIは明確な分離を意味します。トレーニングはエンジニアの計算機上、いずれの場合も社内ネットワークの内側で行われます。推論はターゲットシステム、すなわちECU上でのみ行われます。どちらも外部サービスを必要としません。とくに、測定データやモデルがChatGPTやClaudeのようなAI事業者へ送信されることはありません。
Data Sensorsが生成するコードはターゲットシステム上で直接動作します。マイクロコントローラ上、Simulinkブロック内、あるいはC、C++、Python、MATLABを実行できるあらゆる環境です。これは予測関数の独立した実装であり、Data Sensorsへの依存も、リンクすべきランタイムライブラリも、実行時のネットワーク接続もありません。
モデルサイズ
ECU上で最初の制約となるのは精度ではなく容量です。そのためエクスポートはフル精度またはint8量子化のいずれかを選べ、エクスポートダイアログは両方についてサイズと精度の見積もりを事前に表示します。「フラッシュ容量に収まる」か「トレーニング時の精度と完全に一致する」かの判断は、書き込み時ではなく保存前に行われます。
同じ理由から、エクスポートはランキング1位の項目に限られません。精度がやや低いランダムフォレストのほうがターゲットハードウェア上で高速に動作したり、小さめのニューラルネットワークのほうが利用可能なメモリに収まりやすいことがあります。各エントリを個別にエクスポートできます。
データ主権
試験や適合作業から得られる測定データは、知的財産にかかわる社内機密であり、特徴的な戦略を反映しています。それらはまだ市場に出ていない製品の挙動を記述するものです。この種のデータは、いかなるクラウドにも渡すべきではありません。
Data Sensorsは完全にオフラインで動作します。トレーニングはお客様の計算機上で行われ、測定データのクラウドへのアップロードはなく、アカウントも登録も不要です。
Virtual Sensorライセンスがあれば、エクスポートしたコードを追加のライセンス料なしにお客様自身の製品で使用できます。将来Data Sensorsの使用をやめた場合でも動作し続けます。詳細はライセンスのページに記載しています。
これが妥当性確認にとって意味すること
ランタイム依存のない独立したコード成果物は、他の量産コードと同じツールで扱えます。チェックイン、レビュー、静的解析、参照データとの比較テストです。Data Sensorsはモデルと精度の数値を提供します。仮想センサーが測定箇所を代替してよいかどうかの判断は、担当部門にあります。