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アンビエント・インテリジェンスの鼓動

時間 – 4 番目の次元 – は、予想される環境知能 (AmI)の出現に関する会話ではしばしば見落とされます。 IoT が進化するにつれて、インテリジェンスが適用されて、電子システムがよりスマートになり、予測可能になり、日常生活にさらに役立つようになるでしょう。日常のシステムがよりインテリジェントになるにつれて、私たちの環境はより敏感で適応性のあるものになるでしょう。ただし、タイムベースがなければ、これらのシステムは役に立たず、AmI は実現されません。

環境知能には正確なタイミングが必要

AmI は、通信ネットワークと適応型ソフトウェアの進歩に基づいて構築されています。ハードウェアの分野では、AmI は、私たちの周囲に組み込まれる何百もの小型電子デバイスに必要なセンサー、プロセッサー、その他のコンポーネントの開発を活用します。 Ami はこれらのイノベーションに基づいて構築されていますが、タイミング機能はますます重要になっています。

心拍は人間や電気システムが機能するために不可欠です。システムのハートビートとして機能するクロックは、さまざまなレベルで基礎となります。まず、基準クロックによってシステムが稼働し、必要な速度で動作し続けます。第 2 に、センサーによって測定された情報がインテリジェント システムに正確に配信されるようにするには、正確なタイミング信号が必要です。

時間はこれらのシステムの中心です。 AmI が上位レベルの機能の進歩に依存しているのと同様に、AmI が多くの人が思い描く現実になるためには、中核となるタイミング ソリューションも新しいテクノロジーを活用する必要があります。テクノロジーの進歩により、タイミングの正確性と信頼性が向上し、消費電力が削減され、サイズが小型化されており、これらはすべて AmI システムにとって重要です。

画像:AmIの鼓動


正確なインテリジェント システムの開発

Domotics (ホーム オートメーション) は、現在使用されているインテリジェント システムの一例です。スマート ホーム制御システムがインテリジェントになり、習慣を学習し、将来の行動やニーズを予測したデータに基づいた意思決定を行うには、正確な時間が必要です。センサーによって収集されたデータは、タイムベースが同期している場合にのみ有効であり、システムは一連のイベントが正しいタイミング順序で記録されている場合にのみ役立ちます。ドアセンサーをトリガーして廊下の照明をオンにする簡単な例を考えてみましょう。ドア センサーまたは照明スイッチの時間記録が 1 秒以上オフになっている場合、アルゴリズムは必要なイベントの正しいタイミングを学習できず、照明は適切なタイミングで点灯しません。

今日の接続された世界では、リアルタイム クロック (RTC) の精度がますます重要になってきており、より多くのオブジェクトが Internet of Everything に参加するにつれて、この重要性はさらに高まるでしょう。初期のスマート デバイスの例であるスマート メーターを見てみましょう。スマート メーターは、より良いエネルギー使用のためにより多くの情報と機能を提供するように設計されています。この場合、メーターのクロックが速く動作している場合、または請求料金の間違った時間間隔に基づいている場合、節約やメリットが無効になる可能性があります。

インテリジェンスは私たちの身近な個人環境を超えて展開されています。たとえば、地震センサーネットワークを使用した建物や橋の構造モニタリングや石油探査では、分析と予測のために測定データの正確なタイムスタンプの必要性が浮き彫りになっています。これらのシステムとシステムが提供する予測データの精度は、個々のノードの時刻同期の精度に直接比例します。

今日のソリューションの多くは、時間を維持するために高価で電力を大量に消費する GPS 受信機または高出力 RF ネットワークを使用しています。明日のシステムは、電力消費、かさばるサイズ、高額な費用を発生させずに高精度を提供する新しいタイミング技術によって実現されるでしょう。これらのシステムは、小型、超低電力、高精度の MEMS ベースのタイミングを使用します。


低消費電力と精度の関係

AmI の開発には、精度に加えて超低消費電力技術も不可欠です。自律的なバッテリ駆動システムで使用されるリアルタイム クロックは常にオンになっているため、低電力は特に重要です。 MEMSとそれを支えるCMOS技術は重要な役割を果たします。最新のプログラマブルMEMS kHz クロックはマイクロワットを消費し、システム電力をさらに削減する独自の機能を備えています。さらに、MEMS クロックの精度が高くなったことで、スリープ モード時間が延長され、システム レベルでの消費電力が削減されます。

正確な時間を維持することの重要性は、スリープ モードのウェイクアップ タイマーで明らかです。自律的なバッテリ駆動ノードでは、電力を節約するために、コンピューティングとデータ送信の間に電源を切る間隔が必要です。現在のアプリケーションでは、Bluetooth Low Energy (BLE) チップ セットによりスリープ時間を延長して電力を節約できます。各ノードには、接続を維持してデータを転送するためにホストと通信する必要があるときに、事前定義されたタイムスロットがあります。ウェイクアップ機能と通信機能がより正確な時間でより効率的かつ正確に実行されると、システム電力が大幅に削減されます。

ppm (百万分率) で測定される周波数安定性は、タイミング精度の重要な指標です。図 1 は、200 ppm の水晶振動子をプログラム可能な 5 ppm MEMS TCXO (温度補償発振器) に置き換えることによって 25% の電力が節約されることを示しています。

画像: 消費電力グラフ

BLE システムの高精度 32 kHz ウェイクアップ クロックを使用した省電力

現在、4G LTE システムは、携帯電話をネットワークに接続し続けるために正確な 1.5 μs のスリープ時間を必要とする DRX (不連続受信) サイクルを使用しています。周波数の安定性は、温度が急速に変化する環境において、1 秒から 2 秒の期間にわたって 1.5 ppm よりも高い精度で維持する必要があります。接続が失われると、RF トラフィックに大きなオーバーヘッドが発生し、基地局へのリンクを再取得するための追加のコンピューティング作業が発生します。今日のレベルをはるかに超えた量で、ユビキタスなスマート デバイスとの間でデータがシームレスに転送される未来では、接続が非常に重要になります。

1.5 μs の計時は、従来のクォーツベースのタイミング コンポーネントにとって課題です。今日の電子機器では、毎秒 10°C を超える温度勾配が見られます。補償されていない 200 ppm 水晶振動子は通常、1 ℃ あたり 3 ppm 以上の温度勾配を示し、1 秒間に 30 ppm 以上の周波数誤差を引き起こします。この影響の一部は、電子温度補償によって軽減される可能性があります。ただし、水晶発振器は水晶振動子と電子温度補償の間の遅い熱結合によって制限され、水晶 TCXO が急速な温度勾配に効果的に応答できなくなります。対照的に、MEMS TCXO は、急速な温度変化下でも周波数精度を維持し、急速な温度勾配を処理するためのシンプルなソリューションです。


低消費電力と小型化を追求し続ける

インテリジェント システムが広く採用され、私たちの環境に組み込まれるためには、システムが非常に小型でなければなりません。マイクロおよびナノテクノロジーにより、必要な小型化が可能になります。 MEMS 共振器は、各辺の寸法が 500 μm 未満、高さが 200 μm 未満であるため、水晶ベースの共振器よりも 90% 小さくなっていますが、これ以上のサイズの縮小は物理的に制限されています。

画像: 共振器サイズ

水晶振動子のサイズ (左) と MEMS 振動子 (右) の比較

チップ ベンダーは、より統合されたマルチチップ モジュール (MCM) を提供するために、高精度 MEMS 共振器を自社製品に統合し始めています。これは、 カプセル化されたシリコン MEMSテクノロジーによって可能になった開発です。 MEMS 共振器が IC 上にスタックされている場合、ターゲット システムの基板スペースはゼロになります。統合には、サイズの縮小以外にも多くの利点があります。クロックを統合することにより、デバイスの外部ピンが減るだけでなく、消費電力も減り、パフォーマンスと精度が向上し、信頼性と耐タンパー性が向上します。


テクノロジーの連携

アンビエント・インテリジェンスが実現するにつれて、私たちの環境に織り込まれているデジタル・オブジェクトの数が急増します。これらのデバイスは消費電力が非常に低く、小型化と集積化により目立たないようにする必要があります。 MEMS テクノロジーは今後重要な役割を果たし、システムの小型化、信頼性の向上、消費電力の削減を実現します。そして重要なことに、MEMS タイミングは、システムの予測性と応答性を高めるために必要な精度を高めることで、スマート デバイスをよりスマートにします。 AmI は多くのテクノロジーを基盤として構築されており、すべて連携して機能しており、高度なタイミング ソリューションが中心となります。


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この記事への貢献に対し、SiTime の創設者兼 CTO である Markus Lutz に感謝します。

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