シナプティクス PCおよびモバイルデバイス用のタッチスクリーン用の先駆的なセンサー。 しかし、サンホセを拠点とするハードウェア会社は、処理が行われている場所、つまりネットワークの端にシフトしました。

CEOのMichaelHurlstonの下で、35歳の会社は初期の市場から離れ、モノのインターネット（IoT）デバイスの効率を高めるためにエッジの人工知能に焦点を合わせました。 AIをエッジに配置することで、企業は収集したセンサーデータを処理し、ネットワークに関連する場合にのみアラートを送信できます。

Hurlston氏は、処理パラダイムは混雑した家庭やビジネスネットワークの負荷を軽減し、大規模なデータセンターに保存する必要のない顧客データのプライバシーを確​​保すると述べました。 31月43日に終了した同社の直近の四半期では、モノのインターネットが同社の四半期収益358億26万ドルの31％を占め、PCが1,400％、モバイルがXNUMX％となっています。 SynapticsにはXNUMX人の従業員がいます。

Synapticsの顧客は現在、消費者、企業、サービスプロバイダー、自動車、および産業市場にまたがっています。 チップのIoT市場は年間10％から15％の成長が見込まれており、同社は最近、Broadcomからより優れたワイヤレスチップ製品を採用しました。 Synapticsは、エッジ用の新しいKatana低電力AIプロセッサも発売しました。 私は、この変革について、18か月間トップの仕事をしているHurlstonと話をしました。

インタビューの編集履歴があります。

上：MichaelHurlstonはSynapticsのCEOです。

画像クレジット：Synaptics

マイケル・ハールストン： あなたはおそらくほとんどよりもビジネスをよく理解しています。 私たちは、モバイル、モバイル、モバイル、そしておそらくPCの小見出しと考えられてきました。 私たちは会社をIoTに移行させ、次にモバイルに移行させて、日和見的に攻撃できるようにしました。 私たちはIoTを大きな推進力にしようとしています。 それが今四半期に出てきたものです。 IoTは私たちの最大のビジネスでした。 人々は私たちがそれを実現できると信じ始めました。 それが主なものです。

VentureBeat：触覚と触覚の観点から、将来についてどう思いますか？ 私は空想科学小説のファンで、最新のReady PlayerTwoの本を読み終えたところです。 彼らはあなたのためにすべての感覚を再現できるVRシステムをそこに持っていました。

ハールストン： それは面白くて危険なように聞こえます。

VentureBeat：しかし、私たちがいるところから始めて、それらの線に沿って何か面白いものがやってくると思いますか？

ハールストン： AR / VRメガネでは、それは私たちのテクノロジーの興味深い交差点です。 ご覧いただけるウルトラHD画像を作成するこれらのディスプレイドライバーがあります。 通常、それに伴うタッチがあり、多くのシステムには、画像をガラスに送るビデオプロセッサがあります。 それらすべて、私たちはそれらを供給します。 AR / VR市場は私たちにとって良いものでした。 それは明らかにまだかなり小さいですが、私はそれが離陸するだろうとはるかに楽観的です。 それは、私たちが社内に持っているテクノロジーのバッグにうまく適合します。

触覚は進歩しています。 今日は触覚がありません。 私たちはすべてのタッチコントローラーをガラス面で行います。 私たちが投資しようとしているのは、ガラス以外の表面に触れることです。 物事がやってくるのを見ることができます—ヘッドセットは、プラスチック片に触れてそこからセンセーションを生み出そうとしている良い例です。 自動車では、ハンドルで、そのようなもので。 私たちは、タッチセンサーを通常のガラスアプリケーションからガラスが存在しない他の領域に移動し、プラスチックやその他の材料を使用して精度と精度を生成しようとしています。

VentureBeat：IoTに移行しているのは興味深いことですが、IoTデバイスはAIを組み込むことができるようになっています。 それはコンピューティングのかなりの進歩のように感じます。

ハールストン： 私たちに何が起こっているのか、これはおそらくあなたが考えるのに最適な場所です。多くの企業が、音声を使用してGoogle HomeまたはAlexaをウェイクアップし、いくつかの簡単なコマンドが処理される、これらのオーディオウェイクワードを実行しています。縁に。 ウェイクアップはクラウドに行く必要はありません。 私たちが進めようとしているのは、視覚的なウェイクワードです。この単語では、部屋に来る人でも、鶏小屋で移動する鶏でも、インシデントを検出できる低電力センサーにAIを搭載できます。

家畜を数えたり感知したりするというアイデアのための農業用途があります。 数える人が応募するかもしれませんが、エアコンの電源を入れる必要がありますか？ ディスプレイをオンまたはオフにする必要がありますか？ 人数を減らす必要がありますか？ たぶん今、COVID環境では、部屋に人が多すぎます。 この低電力バッテリーセンサーはどこにでも貼り付けることができますが、音声を使用するのではなく、カメラとシンプルなカメラを取り付け、人や他の何かを識別できるエッジでインテリジェンスを実行します。 風が吹いてカメラの前でイベントを作っているのかもしれません。 これらのアプリケーションを有効にするために、デバイス上で実行できる推論とトレーニングが少しあります。

VentureBeat：これらのセンサーの中からもいくつかの選択肢が必要なようです。 カメラを置きたくない場所はたくさんありますが、人や物を3Dで検出したい場所がたくさんあります。 トイレに顔認識を入れたくない。

ハールストン： 正しい。 そのため、これらの小さな低電力センサーがそれを実行できます。 彼らはあなたが完全に認識したくない動きを検出することができます。 ここにあるものが動いていることを検出できるので、ライトをつけましょう。 特に、電力を節約したい産業用アプリケーションの場合。 それはすべて理にかなって流れます。 チップ上にAIネットワークがあるため、顔認識を行う非常に高い精度を実現できますが、単純なモーションとオン/オフを行うこともできます。 それはあなたがあなたのセンサーがどれくらい正確である必要があるかに依存します。

上：Synapticsは自動車用チップ市場に参入しています。

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VentureBeat：クレジットしますか ムーアの法則 この進歩の一部について、より多くの計算能力を小さなデバイスに投入できるでしょうか？ 現在実際に機能しているニューラルネットワークも信用できると思います。

ハールストン： それはもっと後者です。 ハイパワーチップ上のニューラルネットワークがかなり得意になり、古典的なものをトレーニングすることができました。 あなたは顔認識や暗闇の中で見ることについて話しました。そこでは画像を引き出して、非常に暗い場所で訓練、訓練、訓練することができます。 光はろうそくの光であるルクスで測定されていることがわかり、1/16ルクスで画像を引き出すことができます。 それはほぼ完全な暗闇です。 目で見ることはできませんが、暗い場所で画像を引き出して強調することはできます。

最初にそれを行いました。 私たちは高出力チップ上でニューラルネットワークを開発し、それを低出力に移行し、その過程で明らかに縮小しました。 その低電力チップ上で推論といくつかのトレーニングシーケンスを凝縮することができました。 これで、提供できると思います。同じユースケースにはなりませんが、少なくともAIアルゴリズムをバッテリー駆動のICで提供できます。

VentureBeat：クラウドコンピューティングが多すぎるなど、地球がさらに存在するためにはそれが重要だと感じています。 エッジのAIは、より生態学的に健全なソリューションです。

ハールストン： XNUMXつの主要なアプリケーションがあります。 XNUMXつは明らかで、それが消費電力です。 データセンターを乱雑にしているこのすべてのトラフィックは、Doc Brownが言うように、電力をギガワット消費しています。 もうXNUMXつはプライバシーです。 決定がエッジで行われる場合、データがハッキングされる可能性は低くなります。 これらは人々が非常に簡単に理解するXNUMXつのことです。 XNUMX番目の箇条書きはレイテンシーであり、クラウドに戻って計算を行い、戻ってくるよりも、エッジで意思決定をはるかに迅速に行います。 しかし、最も重要なXNUMXつは、電力とプライバシーです。

VentureBeat：社内でこれを実行できる人はすでにたくさんいますか、それともAIと機械学習を実現するために、新しい種類のエンジニアを雇う必要がありましたか？

ハールストン： それはXNUMXつのことの合流点です。 私たちは当初、これをビデオ用に持っていました。 機械学習でより一般的に理解されている高出力チップに採用したときを振り返ると、そこに私たち自身の才能を持ち込む必要がありました。 XNUMX番目のステップは、オーディオソリューションを採用することでした。 元々のアイデアは、音声のエッジで計算を行うという市場の傾向に従ったウェイクワードでした。 私たちはこれらのAIと機械学習のエンジニアを採用し、ニューラルネットワークを縮小してオーディオチップに入れましたが、遅れていることがわかりました。 多くの人がそのすべてのウェイクワードトレーニングを行うことができます。 スツールの第XNUMXのレグは、最近ETAComputeという会社とのパートナーシップを発表したことです。 南カリフォルニアの小さなスタートアップです。 彼らには多くの機械学習とAIの専門家がいました。 大きな言語はTensorFlowであり、TensorFlowエンジンを取得してオーディオチップにコンパイルできるコンパイラがあります。

それらの合流点が、私たちが異なると考えるエッジソリューションでこの低電力AIを作成しました。 それはかなりの市場牽引力を持っています。 しかし、私が「視覚的な目覚めの言葉」と呼んでいるものをこの空間全体に適用することは、まったく異なるアプローチです。

VentureBeat：AIが企業や業界をどのように変えているかを示す良い例のようです。 必ずしもセンシングに期待するわけではありませんが、これに投資する必要があることは理にかなっています。

ハールストン： あなたは十分長い間テクノロジーをカバーしてきました、そしてあなたはすべてのサイクルを通り抜けてきました。 現在、AIサイクルはそこにあります。 誰もがテクノロジーポートフォリオの一部としてそれについて話さなければなりません。 違いはありません。 かなり明確な問題のために投資したので、ある程度幸運に恵まれましたが、この新しい状況に適用することができました。 滑走路があります。

上：SynapticsはDisplayLinkドッキングステーション用のチップを提供します。

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VentureBeat：これらをより良くすることに関しては、正しい情報を提供すること、またはセンシングをより良くすることに関しては、現在のデバイスを使用しているように感じますが、まだ多くの改善が必要です。 その改善が来ると思いますか？

ハールストン： それはトレーニングデータから来ています。 これらのニューラルネットワークに適切なトレーニングデータを提供できることがすべてだということを、ほとんどの人よりよく知っています。 あなたが抱えている最も難しい問題は、トレーニングするデータセットを生成することです。 ここに来る前は、ソフトウェアAI会社にいました。 私は多くの時間を費やしました—私たちは非常に興味深いコンテストに参加しました。 ノースカロライナ大学にはすべてのソフトウェアAI企業が集まっており、チワワからジャーマンシェパード、ピットブルまで、さまざまな犬が見られました。 犬を特定し、一連の写真から犬と呼ぶのに最適なのは誰ですか？ 彼らはキリンなどを投げ込もうとしました。

大会では勝てませんでしたが、勝者は約99％の精度で犬を飼うことができました。 彼らが犬を特定できるようにデータセットとトレーニングをどれだけうまく取得できたかは驚くべきことでした。 彼らは写真を撮り、それをひっくり返しましたが、誰もそれを手に入れることができませんでした。 それが逆さまになると、それが正しい向きであったときに人々がしたように、誰もそれを犬として識別することができませんでした。 これはすべて、トレーニングできること、コーナーケースでトレーニングできることです。

私たちがビデオプロセッサで行ったこの低照度のことは、新しい状況を認識するようにエンジンをトレーニングできるように、超低照度条件で何度もスナップショットを撮ります。 それがすべてです。 あなたは現在の状況を知っています。 既存のものを新しいものに適用することができます。 それは思ったよりずっと難しいです。

VentureBeat：実際のビジネスに取り掛かった場合、現在何がうまくいっていて、将来的に主要な製品のソースになると思いますか？

ハールストン： 私たちは一種のIoTのIoTです。 IoT内では、私たちがIoTと呼んでいるビジネス—さまざまなテクノロジーがあります。 オーディオ技術に触れました。 それは非常にうまくいっています。 オーバーイヤーデザインとアクティブノイズキャンセリングを備えた、在宅勤務の多くの状況に陥っているヘッドセットがあります。 そのビジネスは私たちにとって非常にうまくいっています。 Wi-Fiアセットがあります。 昨年、携帯電話以外の市場に適用されていたBroadcomのWi-Fiテクノロジーを購入する契約を結びました。 そのビジネスは非常にうまくいっています。 ドッキングステーションソリューション、ドッキングステーションに適用されるビデオプロセッサ、またはビデオ会議システムがあります。 それは私たちにとってうまくいっています。

IoTにはさまざまな可動部分があり、そのすべてが現在ヒットしていることは理解できます。 在宅勤務は私たちのビジネスにとって良いことです。 Wi-Fi全般—すべてを接続する必要があり、それが私たちのビジネスを推進しています。 それは多くの異なる可動部品であり、それらすべてが現在、正の方向に同時に動いています。

VentureBeat：従来のスマートフォンスペースやタブレットと比較して、IoTにどの程度重点を置いていますか？

上：SynapticsはAIをIoTデバイスにもたらしています。

画像クレジット：Synaptics

ハールストン： スマートフォンは、私たちが企業として歴史的に成功してきた分野です。 私たちのビジネスは、ディスプレイドライバー、そしてパネルを駆動するタッチ回路でした。 引き続きそこでプレイします。 私たちのテクノロジーをモバイルに適用する良い機会が見つかったとき、私たちはそのビジネスに日和見的にアプローチするつもりです。

しかし、ドライバーをタッチして表示します—最初の質問のXNUMXつでこれに触れました。 それはよりIoTっぽくなってきています。 モバイルで成功した当社のテクノロジーは、明らかに可能な限りモバイルでプレイし続けますが、その市場は競争が激しいです。 その中にはたくさんのプレイヤーがいます。 マージンはタイトです。 しかし、興味深いのは、AR / VRメガネ、ゲーム、自動車の市場がはるかに開かれていることです。 同じタッチアンドディスプレイドライバーテクノロジーを使用して、さまざまなエンドマーケットに再適用すると、よりIoTっぽく見え、より良い価格、より良い粗利益などを実現できます。

VentureBeat：ファブレス半導体チップ設計者の役割と、より大規模なシステムまたはサブシステムの作成の役割に関して、その面で何か変わったことはありますか？

ハールストン： 私たちはほぼ完全にチップであり、チップを駆動しなければならないという事実を考えると、明らかにテクノロジーの上流にいると思います。 それは最終的に最終製品に入るサブシステムに入ります。 リードタイムを考えると、この視覚的なウェイクワードの概念のように、他の人よりも先にこれらの技術的な傾向が見られます。 それは私たちが目の前に出ているものです。

私たちはあちこちでサブシステムを行っています。 私たちはその文脈でユニークです。 私たちの歴史的な事業は、PCおよび指紋センサー用のタッチコントローラーです。 一部のPCには、生体認証用の指紋検知機能があります。 場合によっては、サブアセンブリ全体を作成します。指の位置を識別するICだけでなく、パッド全体やペイントなども作成します。 指紋センサーと同じです。 しかし、それは私たちのビジネスのますます小さな部分です。 歴史的なPC事業でさえ、サブアセンブリの販売よりもチップの販売に力を入れています。

VentureBeat：現在、会社には何人いますか？

ハールストン： ご想像のとおり、約1,400人がおり、そのほとんどがエンジニアです。

VentureBeat：ゲームの面では、進行中の検出または検知の種類に関して、大きな変化が見られますか？

ハールストン： AR / VRはもっと大きなものになるでしょう。 ディスプレイに関しては、特に携帯型ゲームでは、それも大きく変化しているようです。 あなたはいくつかの先駆者からOLEDに行く動きがあります。 OLEDには、待ち時間など、特に理想的ではないものに関連する特性があります。 あなたはそれが動くのを見ることができます—多くのゲームの人は従来のOLEDよりはるかに速い特性を持っているミニLEDまたはマイクロOLEDについて話します。 地平線上で表示の変化が見られます。 私たちは、それらが発生した場合に、そのためにテクノロジーを調整しようとしています。

VentureBeat：今日存在しない、どのような種類のアプリケーションを楽しみにしていますか？

ハールストン： 埋め込みタッチについて話しました。 もちろん、それはすでにここにありますが、私たちは拡張現実の推進について話しました。 これらの低電力視覚センサーについて話しました。 それが私たちが推進している分野です。 私たちは、ビデオディスプレイ技術をパネルとディスプレイの両方でより高い解像度に進化させ続けています。 明らかに、より低いビットストリームを取得してそれらをアップコンバートすることができます。ここで、ビデオセクターに多くのAIを適用し、より低いピクセル数からより高いピクセル数にアップコンバージョンします。 それらは大きなベクトルです。

これらの低電力センサーを使用すると、再び到達することになります—私の見解では、大きなアプリケーションは単にエネルギーを解決することです。 それは必ずしも消費者の問題ではありません。 しかし、データセンターとの間を行き来するためにチップ上で必要なエネルギーだけではありません。 それは今、それをオン/オフするために、光と電力とエアコンのより多くの制御を持っています。 私たちは、ミクロの意味でテクノロジーを取り入れようとしています。それはより環境に配慮したものであり、AIが最先端にある場合は明らかです。 しかし、それをよりマクロな問題に適用しています。これは、常に発生する無駄なエネルギー消費です。 私たちはそのメッセージを推進し、可能な範囲でその問題にテクノロジーを適用しようとしています。

上：Synapticsはまだ音声生体チップを製造しています。

画像クレジット：Synaptics

VentureBeat：これらのいくつかがなければ、IoTは不完全または非現実的だったように感じます。 あなたがエネルギー効率やAIを持っていなかったなら、あなたはこれらのものを世界に総当たり攻撃していました。 ネットワーク上であろうとデバイスの数に関してであろうと、より多くのセンサーが必要になるか、より多くの汚染を引き起こしていました。 AIとエネルギー効率を追加すると、これらすべてを展開する方が賢明だと感じます。

ハールストン： それは絶対に真実です。 おそらくそれをさらに一歩後退させて、ワイヤレス接続を持つことは、これらの種類のガジェットの大きなイネーブラーでした。 電子ガジェットが入ったドアベルがあるとは想像もしていませんでした。 電子ガジェットが入った自転車があるとは想像もしていませんでした。 IoTは、うろこや煙探知器、自転車などを他のものに接続できるようにする低電力ワイヤレス接続から始まりました。 それはXNUMXつでした。

次に、進化の次のステップは、接続されたデバイスをより便利にするためにAIやその他のセンサーを追加することです。 この接続性を備えたワイヤレスで私たちが取り組んでいることがいくつもあることに驚いています。 それはあなたが想像できないクレイジーなものです。 これは、Bluetooth、無線LAN、場合によってはGPSのいずれであっても、最初のイネーブラーである低電力ワイヤレスでした。 その機能が重要です。 ゴルフボールの中にBluetoothとGPSチップがあります。 ユースケースが何であるかはかなり明白です。 しかし、それについて考えてください。 OK、湖の底にあるときにボールを見つけることができます。 それはワイヤレス接続から始まりました。

VentureBeat：補聴器内でニューラルネットワークを行っている会社のXNUMXつについての話を書きました。 そのような状況で役立つとは思っていませんでしたが、どうやら彼らはそれを使ってノイズを抑制しているようです。 聞きたくない音を認識して抑制し、話しかけている人だけが聞こえるようにします。

ハールストン： そうです、あなたは正しい周波数を選ぶ必要があります。 話を戻すと、スツールのXNUMX番目の脚は確かにAIになっています。 これまで説明してきた音声でもビジュアルでも、XNUMX番目のレグとしてAIが必要です。 違いを生むこれらの単純なニューラルネットワークをどこに置くことができるかに驚かれることでしょう。

VentureBeat：あなたが発表したばかりの新しいマルチメディアプロセッサ、それについて話してもらえますか？

ハールストン： これは、これらのセットトップボックスアプリケーションに最適です。 それが出発点でした。AIの旅について話したとき、オブジェクト検出に関するトレーニングをチップ上で実行できる、より大きなビデオプロセッサがあります。 この特定の領域での大きな使用例は、ビデオの拡張であり、これらのRokuストリーマーのように、フィードが比較的控えめな場合は、低ビットレートから高ビットレートにアップスケールできます。 あなたがあなたのインターネット接続に関して挑戦されているならば、あなたは本当に低い帯域幅を得ることができます。 これらのプロセッサを使用してビデオをアップスケールできます。これがニューラルネットワークの目的です。

私たちにとっての本当のきっかけは、サービスプロバイダーのセットトップボックス市場であるやや当たり障りのない市場に参入することです。そこでは、いくつかの独自の利点があると考えています。 私たちはそれから良いビジネスを作ることができます。 発表したばかりのもうXNUMXつの優れたアプリケーションは、ボイスプリントを行う会社との音声生体認証パートナーシップです。 単語を認識するだけでなく、話者を認識します。 それは同じプロセッサで実行されています。

ソース：https：//venturebeat.com/2021/02/13/michael-hurlston-how-synaptics-pivoted-from-mobile-pc-sensors-to-the-internet-of-things/