以往的装置异常检测一般是将来自多个传感器的大量信息发送到装置内的电脑或服务器后进行处理的。本研究旨在将以往通过服务器处理的异常检测算法搭载到半导体芯片上，在传感器节点内处理传感器信息，从而大幅降低系统整体的功耗，提供可用于所有装置的通用性极高的异常检测功能。
近年来，在制造业的工厂中，基于从装置的日志和传感器等获取的数据，提前检测到装置的异常“预兆”，以便在故障发生前采取修理和替代准备等措施的“预测性(Predictive Maintenance)”日益普及。这种预测性被广泛运用在用来装置状态的各种传感器及传感器节点、用来将传感器获取的数据发送到服务器的无线模块、以及用来处理数据的软件等IoT技术。特别是在软件领域，在以往统计处理的基础上引入人工智能(AI)衍生技术的应用日益增加。
然而，想要充分利用这类软件的，需要从传感器持续发送大量数据，当前存在的课题是，用于WSN(Wireless Sensor Network)*1) 的无线通信技术在持续发送大量数据时通信速度不够，可能无法应对未来增势迅猛的传感器数量。
在这种背景下，ROHM与A*STAR的IME联手，开始研究可实时处理来自传感器的数据，并仅在检测到异常时将其结果发送到服务器的人工智能芯片。将ROHM独有的解析算法(融入了通过ROHM旗下工厂积累的大量数据的人工智能技术)，与半导体电技术(采用了IME和ROHM所擅长的模拟电技术)相结合，集成到芯片中。(图2)这样一来，可进行微控制器和FPGA等现有处理系统无法实现的在传感器节点的高级处理，使无线通信网络构建更加容易，并可大大减轻服务器的负荷。另外，将其与ROHM拥有的传感器、无线模块和无电池通信技术EnOcean*2) 相结合，即可实现在所有轻松设置无线传感器节点。ROHM和IME旨在通过这项研究，为未来全球工厂的更新换代贡献力量。
“非常高兴能与A*STAR的IME达成首次合作研究。我们将融合ROHM的传感器技术、模拟低功耗技术和AI架构技术、以及IME的低功耗集成电技术的优势，提供边缘节点的最佳解决方案。”
“IME多年来积累了丰富的研究设计、工艺技术以及集成电和系统的专业知识与能力。近年来，在制造工厂中，整个产业链已通过无缝网络连接在一起，为使各个环节的操作实现一体化，需要非常高端的智能解决方案。对于未来新一代代工厂进行预测性不可或缺的数据传输和解析来说，此次就人工智能芯片与ROHM的联合研究，迈出了重要的一步。”
使用收集光、温度和振动等的微弱能量并转换为电能的“能量收集技术(发电技术)”的、无需电池的无线通信标准。ROHM是“EnOcean Alliance”的，也是发起者之一。
新加坡科学技术研究局(A*STAR)作为代表新加坡的公共机构，致力于促进科学领域的发现并推动与创新技术开发密切相关的经济导向型研究。通过型创新，与社会合作伙伴合作，进行有益于社会发展的活动。
A*STAR作为科学技术组织，起着产学桥梁的作用。其研究活动旨在促进新加坡的经济增长并创造就业机会，在医疗卫生、城市生活、可持续发展领域取得卓越，贡献社会、改善生活。
此外，A*STAR局内及下属的研究所还承担着面向更广泛的研究团体和所有行业，培养各种人材和领军人物的重要职责。A*STAR主要管辖设于启奥生物医药园(Biopolis)和启汇园(Fusionopolis)的18家生物医学、物理科学、工学研究组织。
微电子研究所(IME)是下属新加坡科学技术研究局(A*STAR)的研究机构。作为产学研究开发的桥梁，以提高新加坡半导体工业的附加价值为，推动行业的战略能力、创新技术及知识产权的开发、企业技术竞争力的提升、及为行业带来新知识新发现新创意的技术人材培养等。主要研究领域涉及IC设计、尖端封装技术、生物电子、医疗设备、MEMS、纳米电子、光电子等。
ROHM Co., Ltd.(董事长 泽村 谕)于1958年成立。为以消费电子设备、手机及通信设备、汽车相关设备领域为首的广泛市场提供系统解决方案，通过全球铺设的开发和营业网络，为客户提供品质和可靠性优异的LSI及分立半导体等产品。
另外，2008年将在传感处理方面拥有卓越技术的蓝碧石半导体(LAPIS Semiconductor)纳入旗下，2009年将MEMS传感器的全球领军企业Kionix公司纳入旗下，致力于融合各种传感器元器件和无线模块等所有技术优势，提供满足客户产品需求的最佳综合解决方案。