マルチプロトコル・メッシュネットワークが産業および医療 IoT アプリケーション全体で注目を集める中、デバイスメーカーは、混雑した 2.4 GHz 帯域で最高のワイヤレス・パフォーマンスを確保するという課題に直面しています。これらの課題を念頭に置いて、Silicon Labs は、医療および産業環境の小さなエッジでAI/MLを実現する高度なセンシングをアンロックする超低消費電力 BG24 および MG24 ワイヤレス SoC を発表しました。
COVID-19の世界的な流行は、医療資源の薄型化、患者数の増加、クリニックや施設の管理におけるさらに高いレベルの複雑さなど、医療システムに前例のない課題をもたらしました。重要なケースを処理する場合、欠陥のあるワークフローや医療機器の位置特定の中断の余地はありません。機器の置き忘れは業務の妨げとなり、看護師が機器を探すのに平均してシフトあたり約 20 分間を費やしてます。これは、非生産的な仕事で、効率が$500,000低下するのと同じです。
IoT 対応ソリューションは、医療業界全体のパフォーマンスを改善し、より良い労働条件を推進し、病院での患者のケアを改善します。その結果、IoT ヘルスケア市場は 2027年までに 4,694 億ドルに達し、年平均成長率（CAGR）20.9パーセントで拡大すると予想されています。
これらの成長見通しは、産業環境においても予測されています。2021 年から 2028 年の間の CAGR は 22.8%、2028 年までに 1 兆 1,000 億ドルの登録が見込まれる市場であることから、多くの企業が IoT 対応ソリューションが業務改善に価値をもたらすと見込んでいることは明らかです。ワイヤレス接続で既存のインフラを強化することで、産業用スペースは IoT のパワーを活用し、予定外のダウンタイムを減らし、歩留まりを高め、人員の安全性を向上させます。
新たな収益機会の活用
この軌道は、既存の産業を私たちが知っているように変革する準備ができている革新的な IoT ソリューションに転換されます。では、一部のデバイスメーカーがこれらの収益機会の活用を妨げている要因は何でしょうか？その答えは、断片化されたマルチプロトコル環境間で信頼性の高い接続を保証する複雑な開発プロセスです。
デバイスメーカーがセキュアでインテリジェントなデバイスを開発し、より迅速に市場に投入できるようにするという使命のもと、Silicon Labs の新しい BG24 と MG24 は、2.4 GHz のワイヤレス性能向けに設計されています。これらが同社の SoC ポートフォリオに加わることで、ハードウェアとソフトウェアの統合型プラットフォームが強化され、新たな産業と医療機会が解放されます。
エネルギー効率のトレードオフがない最高性能 RF リンク
厚い壁、金属の筐体、回転する機器、製造プロセス中に発生するその他の電磁波を含む見通し線上にある障害物が過酷な RF条件として知られている産業環境は、デバイスメーカーにとって極めて深刻な課題の数々を作成します。この状況をより厳しくするために、これらの急成長するアプリケーションは、混雑する2.4 GHz 伝送帯域で動作するため、RFブロックへの要求はより厳しくなっています。
RF伝送は、接続されたすべてのデバイス、特にバッテリー駆動のデバイスのエネルギー消費量に大きな負担をかけます。コイン型電池で運転する場合、1 オンスごとのエネルギーが重要になります。その点で、バッテリーのライフサイクルを最適化することがデバイス設計上の考慮事項リストの上位にあります。
BG24 および MG24 SoC は、Zigbee および Matter で使用される 802.15.4 テクノロジー向けに、市場最高の性能と 124 dB の超低消費電力 RF 通信リンクを備えています。これは、最大 +19.5 dBm の伝送電力と -104.5 dBm の受信感度を提供することで可能になりました。
通常、このレベルのワイヤレス性能は、エネルギー効率のトレードオフを意味します。しかし、これらの SoC は、スリープ・モード電流の微調整とバッテリ駆動デバイスの伝送データ・タイムのスケジューリングによって達成される、低消費電力のエネルギー消費プロファイルにより、トップグレードの信頼性とレイテンシーを保証します。
ルーメン・ヒート下でのメッシュの信頼性
LED 市場の変化に伴い、コネクテッド照明システムは商業ビルのエネルギー料金と CO2 排出量をさらに削減します。バッテリー駆動の昼光センサーと占有センサーを導入することで、ワイヤレス・テクノロジーは設置コストを大幅に削減します。照明器具との通信にはワイヤーが不要であるため、導入と拡張が容易になります。
これにより、付加価値の高いサービスがさらに広がります。光はあらゆる建物に遍在するため、商業ビルの所有者は、より快適で生産性の高い職場環境を実現するために、建物の状態をよりよく把握できるスマート照明に注目しています。 運用に関する貴重な洞察は、空気の質、スペースの利用率、稼働率の健全性から客室稼働率の統計まで多岐にわたります。
スマート照明を実装する際の大きな課題の1つは、現在の通信プロトコル間の相互運用性を達成することです。ホスト MCU に過負荷をかけずに複数のワイヤレス・スタックを運ぶのに十分なメモリ容量を備えた MG24 は、動的なマルチプロトコル構成を提供します。これにより、Bluetooth または Zigbee メッシュ・ネットワークにより、断片化されたエコシステム内で必要な柔軟性が確保されます。さらに、MG24 は、最高 125°C の温度で確実に機能するように設計されているため、商用照明に最も適した SoC の選択肢となります。
将来を見据えたコネクテッド医療デバイス
エッジ機能を最大限に活用することが困難な IoT 開発者にとってのハードルの1つは、メモリ・スペースなどの制約のあるリソースで作業することです。医療機器のライフサイクルは10 年に及ぶため、拡張メモリ容量を搭載することで、ソフトウェアの成長の余地を確保することができます。医療規制が増え続ける中、接続されたエンドポイントには、現場でのファームウェアとセキュリティのアップグレードが必要です。
新しい BG24 SoC は、組み込みの大容量ストレージを装備し、医療機器向けの効率的で高性能なソリューションです。Bluetooth メッシュ・ネットワークをサポートする BG24 は、周辺機器やリモート無線（OTA）ソフトウェア更新用の拡張メモリ・リソースを提供します。
最高レベルの業界セキュリティ
詐欺師やハッカーはより創造的になり、医療セクターと産業セクターは両方とも多くのセキュリティに関する問題にさらされています。デバイスのハイジャック、データ漏洩、中間者攻撃など、ハッキングの可能性は枚挙に暇がありません。デバイスメーカーが、堅牢で安全なソリューションを開発できるようにするため、医療市場は業界標準とガイダンスによって厳しく規制されています。
Silicon Labs は、最高レベルの業界セキュリティ認証 PSA レベル 3-認定 Secure Vault™ を SoC レベルで導入することで、デバイスメーカーの努力をサポートし、最初からサイバーセキュリティを優先させることができるようにします。セキュリティのギャップをさらに排除するため、当社はフラッシュプログラミングを超えたソフトウェアセキュアなプロビジョニングサービスも提供しています。カスタム部品製造サービス（CPMS）は、高度なセキュリティと独自の証明書を提供し、サンプル処理に要する時間を 4 週間以下にまで短縮します。
最小BOMによる正確な測定
接続された世界では、産業環境と医療環境に共通する特徴として両方とも、情報に基づいた意思決定を行うためには、高品質のセンシングデータが必要です。これらの業界は進化し続けていますが、重要な機器の監視と人員や患者の追跡に関する新しい要件が導入されつつあります。また、効率、持続可能性、安全性を高めるために施設や現場の改装も行われています。
正確な測定はシステムの堅牢性と信頼性を保証するため、基盤となるハードウェアとその設計上の考慮事項に多くの焦点が当てられています。センシング・アプリケーションの出力値の分解能を高めるために、デバイスメーカーは、高度なアナログ・コンポーネントを提示し、電圧電流の最小の変化を測定できるワイヤレス SoC を選択しています。
新たに導入された SoC ファミリは、外部アナログ・コンポーネントは不要で、20-ADC および 12ビット DAC とコンパレータを内蔵し、業界のベンチマークを満たしています。デバイスメーカーにとって、このことは何を意味するのでしょうか？高精度な測定が、部品表（BOM）コストと回路基板（PCB）フットプリントの削減とともに可能になります。BG24 と MG24 の SoC は、経済的なメリットだけでなく、開発プロセスの簡素化も実現します。
バッテリ駆動デバイス用の極小エッジでの AI/ML
時系列センシングデータを最大限に活用することは、あらゆる企業にとって重要な差別化要因となります。環境から学び、リアルタイムで行動できる自律型デバイスは、新しい効率性をもたらし、イノベーションを引き出します。AI/ML は、既存の産業および医療のユースケースをリツールし、アップグレードします。IoTforAll によると、間もなくハイプの段階を脱し、IoT市場におけるAI/MLは2024年までに162億ドル規模になるとされています。
産業環境では、AI/ML は予知保全で活用が進んでいます。AI/ML は機器条件の異常をタイムリーに検出し、障害が発生する前に修正することを可能にします。商業ビル管理部門では、施設管理者は AI/ML を人員カウント・アルゴリズムを実装し、照明やHVACなどの重要なビルシステムをインテリジェントなシステムに再定義することを求めています。
これらのアプリケーションはすべて、使用可能なインサイトの識別において速度とレイテンシーが重要な、時間的制約のあるユースケースを提示します。クラウドにエッジコンピューティングを配置すると、データ送信ウィンドウが広がり、データの保存、転送、処理に大規模なインフラストラクチャが必要になります。Silicon Labs は、チップセット・レベルで内蔵のAI/ML ハードウェア・アクセラレーターを組み込み、新しい BG24 および MG24 SoC を搭載したバッテリー駆動デバイスの小さなエッジでの AI/ML 処理を推進します。これらの SoC は、バッテリー駆動の IoT デバイスの新しい AI/MLの機会を開拓した、業界初の製品であり、4 倍の処理性能を実現します。BG24 とMG24 SoC の詳細については、最近のTech Talk「新しいBG24とMG24SoC を開封する」をご覧ください。
