図1　マイコンの����ポートフォリオを拡�j　出�Z：STMicroelectronics

これだけマイコンシリーズを拡�jしたのはエッジAIおよびIoTや�Z載などを�T識したためだ。例えば、エッジAIはこれからの�\術であり、�噞��IoT（IIoT）は��実に進化している。ハイエンドでは顔認識のAIまで搭載したマイコンもある。この3月から4月にかけて連��的にマイコンの新����をリリースしてきた。

例えば、ハイエンドのマイコンSTM32MP2シリーズでは、Arm Cortex-A35というデュアルCPUコアが集積され、しかも32ビットと64ビットを���Iできる。最�j1.5GHzで動作する。�k�機�Armの64ビットCPUコアという��点で見ると、消�J電��の低いローエンドの64ビットマイクロプロセッサに位��する。

このデュアルCPUコアに加え、マイコン��のCortex-33も集積しており、マイコンとしての�U御命令も�△┐討い�。加えてニューラルネットワークモデルを���QするAI専��のNPU（Neural Processing Unit）やグラフィックスを表現するGPU（Graphics Processing Unit）や画�欺萢�プロセッサISP（Image Signal Processor）なども�△┐討い襦�また、�噞��のIoTなどでこれから成長するイーサネットベースのTSN（Time Sensitive Network）�官�に加え、Arm Trust Zoneアーキテクチャ、暗�ｲ酋\術、セキュアブートなどセキュリティ機�Δ��△┐討い襦�

図2　デュアルコアCPUとGPU、NPUなどを集積したハイエンドのSTM32MP2を使った顔認証のデモ　筆�vの顔をその場で登�{、認証させた

このマイコンを使ったデモでは、�隹阿瞭�口において訪問�vの顔を見分けてカギを開けるというもの（図2）。顔は予め届けている顔であればその顔をAIで見分けることができる。ここではカメラで顔を撮影し予め登�{しておき、その顔かどうかをAIで判定する。顔の登�{（AIの学�{）はオフラインのエッジで行う。これは、これまで人か否かを見分ける学�{データがクラウド�屬砲△襪燭�、それを�W��して�}元で�{加学�{するだけで済む。

もう�kつの例として、性�Δ茲蠅眈嫡J電��の低さを優先するようなエネルギーハーベスティングの応��がある。このマイコンSTM32U0シリーズは、�a度や気圧（圧��）、湿度などの環境データを�R定してマイコンに保�Tするというような����で使う（図3）。スマートメーターや防�瓮�メラ、���u検���_などへの応��を狙っている。

図3　�隹阿両�����度の光量で発電する�陵枦澱咫幣}�iの6本の帯�Xのセル）で動くマイコンSTM32U0で�]晶を動かす

このデモでは、�隹阿両���だけで発電できる��度の�陵枦澱咼僖優襪鮖箸辰董▲廛螢鵐��v路基��を動かし、センサなどのデータをセグメント�擬阿礼]晶（数�C表����度の小さなディスプレイ）に数�Cを表��する。

まだ����はできていないが、今後の�\術として18nmのFD-SOI（Fully-Depleted Silicon on Insulator）�\術によるCMOSロジック�v路とPCM（Phase Change Memory：相変化メモリ）メモリを集積するハイエンドマイコン向けのプロセスを開発した。マイコンには��来NORフラッシュを搭載するが、NORフラッシュは微細化が�Mしく20nm以下は作れない。このためPCMメモリを��い、メモリ容量を��来の2.5倍に�\やし、これからのOTA（Over the Air）に�官�する。この�\術はSamsung Foundryと共同で開発してきたものだという。
2024�Q後半からサンプル出荷をはじめ、25�Q後半に量�凮始する予定だ。