解説

IoT，AI 導入に向けてデジタル化するパワーエレクトロニクス

高宮真
東京大学

パワーエレクトロニクス，IoT，AI，デジタル，ゲート駆動回路

1．はじめにスマホや PC のように，モノを売ってから，インターネットを介してソフトウエアを更新することにより，モノ日本のパワーエレクトロニクス産業が将来も生き残るたが陳腐化せずに最新機能を維持できるビジネス形態がゲー

めには「良いモノを安く」という従来の競争軸とは異なるム機や車などさまざまな分野へ広がっている。さらに，月競争軸でアジア諸国と戦う必要がある。その競争軸の一つ

会費を払って利用するサブスクリプションサービスも広が本稿で述べる「パワーエレクトロニクス 2 . 0」である。

がっている。例えば，乗用車の自動運転の分野では，無線IoT と AI を内包した「パワーエレクトロニクス 2 . 0」に通信を経由して車載ソフトウエアを更新する OTA（Overより作り手とユーザが直結し，パワーエレクトロニクス機The Air）技術を用いたサービスビジネスの導入がテスラ器から生成される大量のデータを生かした「ユーザごとに社を筆頭として推進されている（1）。

個別対応し進化し続けるパワーエレクトロニクス」が実現

従来の「良いモノを安く大量に販売する」というビジネし，ユーザ価値を最大化できる。これにより，パワーエレスではアジア諸国に勝てないので，日本・欧米企業が生きクトロニクスのビジネス形態を従来モノの売り切り型から残るために「サービス料徴収型ビジネス」への転換を急いサービス料徴収型へ変革すれば，日本のパワーエレクトロでいると考えられる。今は日本が強いパワーデバイスとパニクス産業が将来も生き残ることができると考えている。

ワーエレクトロニクス機器も，従来どおりの「高性能で高2．2040 年のパワーエレクトロニクスを想像する信頼なモノを作る」という路線のままで良いのであろうか？ 筆者は，パワーデバイス・パワーエレクトロニクス「パワーエレクトロニクス 2 . 0」が創る未来の姿をイメー

機器の分野でもアジア諸国に対して日本企業が生き残るたジしていただくために，EV を題材として 2040 年のパワーめに「サービス料徴収型ビジネス」への転換が必要と考えエレクトロニクスの未来の物語を以下で示す。ている。
しかし，パワーデバイスに関して「サービス料徴収型ビ

朝，あなたのスマホに EV サービス会社からアップデート依頼の通知が届きました。

ジネス」をするためには何をすれば良いのだろうか？ さすがに，アップデートするだけで，シリコンのパワーデバアップデートすると，EV の走行を制御するパラメータ

イスが GaN のパワーデバイスに置き換わるようなことは（例えばモータ駆動回路のパラメータ）がインターネット実現できない。そこで，筆者が提唱するのがパワーエレクを介して自動更新されました。

トロニクス 2 . 0 のコンセプトである。

EV サービス会社ではあなたの EV を含め，世界中の数千万台の EV の走行に関するセンサデータを収集し，AIでビッグデータ解析を行うことにより，EV の電費や信頼3．IoT と AI を内包しデジタル化したパワーエレク
トロニクス 2.0 の概念性を向上させるより良いパラメータを地域ごと，季節ご

図 1 に IoT と AI を内包しデジタル化したパワーエレクと，ユーザごとなどさまざまな階層で定期的に提供していトロニクス 2 . 0 の概念を示す。表 1 に従来のパワーエレます。そのおかげで 5 年前の EV 購入時より EV の電費がクトロニクスとパワーエレクトロニクス 2 . 0 の比較を示10％向上しました。

す。
「サービス料徴収型ビジネス」を導入するためには，EV サービス会社には月会費 2 , 000 円を支払っています

IoT×AI×パワーエレクトロニクスの三つをかけ算したが，このサービスに入ったことで車検が不要となったの「パワーエレクトロニクス 2 . 0」が必須技術となる。なぜで，お得感があります。さらに私の EV には多数のセンサなら，IoT がもたらす変革の本質は作り手とユーザを直結が内蔵されており，センサデータの履歴から AI を使ったすることで，ユーザが実際にどのように使っているのかを故障予知サービスも提供してくれているので，以前よりも知り，今までにない次元のサービスを提供する点にあるか安心感が増しました。

らである。そこに AI が加わることで，ユーザごとに個別

292© 2021 The Institute of Electrical Engineers of Japan.

IEEJ Journal, Vol.141 No.5, 2021

解説
作り手サービス提供者

ネットワーク接続

クラウドビッグデータIoT

ユーザ 1
パワーエレクトロ
ニクス機器

コントローラIoT と AI を内包しデジタル化したパワーエレクトロニク
ス 2 . 0 の概念

表1

従来のパワーエレクトロニクス
ビジネス

パワーエレクトロニクス
2.0

モノの売り切りサービス料徴収型

競争軸

良いモノを安くユーザごとのニーズに応じて個別サービスを提供

キーワード

高性能，高信頼

IoT，AI，デジタル化

ユーザの利用実態知らない作り手がユーザと直結し把握（IoT）＋分析（AI）

ハードウエア固定

ソフトウエアで特性可変

性能

全ユーザ共通で購入時がピーク

ユーザごとに進化し続ける

絶縁

図2

ゲート駆動回路の役割

300 V

従来ゲート駆動回路
15 V

従来のパワーエレクトロニクスとパワーエレクト
ロニクス 2 . 0 の比較

30 V‑6,500 V

15 V

ユーザ毎に最適サービスを提供
ユーザ 2
（例）
・変換効率向上
・ノイズ低減・故障予知，経時劣化補正→高信頼化

図1

パワーエレクトロニクスの世界（2 つの世界の仲介役）

VDD〜5 V 以下

センサ群
ソフトウェアで可変のハードウェア

AI

ゲート駆動回路

IoT，AI の世界

ターンオン信号

300 V

提案
デジタルゲート駆動回路

デジタル信号6×2

ゲート駆動力は固定

63 並列の pMOS
15 V

63 並列の nMOS
ゲート駆動電流（ G）
約 100 ns0

図3

G

IG をソフトウェアで動的に制御
時間

従来のゲート駆動回路と提案のデジタルゲート駆動回路

ラからの 5 V 振幅のオンオフ信号を 15 V 振幅に増幅してパワーデバイスのゲート端子を駆動することによりパワーデバイスのオンオフを制御する回路である。ゲート駆動回対応するパワーエレクトロニクスがユーザ価値の最大化を

路は，5 V 以下の電源電圧で動作する IoT，AI の世界と，図れるようになる。その先には第 2 章で述べた使い込むほ30 V 以上で動作するパワーエレクトロニクスの世界を仲ど機能・性能が高まる「ユーザごとに個別対応し進化し続介する重要な役割を担っている。ゲート駆動回路をインテけるパワーエレクトロニクス」がある。
「パワーエレクト

リジェント化できれば，IoT，AI の世界からパワーデバ

ロニクス 2 . 0」を構成するキー技術はイスを直接操ることが可能になり，パワーデバイスレベル（１）IoT 向けのセンサ群とネットワーク接続までソフトウエアで更新することが可能なパワーエレクト（２）ソフトウエアで特性を変えられるデジタル化された

ロニクス 2 . 0 の世界を実現することができる。

ハードウエア（３）ビッグデータに基づく AI 技術

4.2

提案するデジタルゲート駆動 IC

今回，ゲート駆動回路をデジタル化した IC を開発しの三つである。以下では（２）（３）に関する研究事例をた。図 3 に従来のゲート駆動回路と提案のデジタルゲー紹介する。

ト駆動回路を示す。一つのパワーデバイスに入る信号が 1

4．デジタル化されたパワーエレクトロニクスの例：
デジタルゲート駆動回路

bit から多ビットに増えた点に革新性がある。従来のゲート駆動回路ではゲート駆動力が固定なのでパワーデバイスのスイッチングノイズとスイッチング損失の間にトレード「パワーエレクトロニクス 2 . 0」に向けたソフトウエアオフ関係があった。これに対して，提案するデジタルゲーで特性を変えられるデジタル化されたハードウエアの研究

ト駆動 IC は，パワーデバイスのターンオン/オフ期間中事例として，ゲート駆動回路をデジタル化することで実現にソフトウエア制御でゲート駆動電流を約 100 ns ごとにされるパワーエレクトロニクス機器の低損失で低ノイズな6 bit のデジタル信号で 64 通りに変化させることができ駆動方法について述べる。

る（2）。ゲート波形を本 IC で最適に制御することによりス4.1

パ ワーエレクトロニクス 2.0 におけるゲート駆動イッチングノイズとスイッチング損失のトレードオフ関係回路の重要性を打破することができる。

図 2 に示すように，ゲート駆動回路とは，コントロー
電学誌，141 巻 5 号，2021 年

図 4 に試作したデジタルゲート駆動 IC を定格 600 V，293

最適波形
nPMOS

6352
23 16200 0.2 0.4 0.6 0.8 1

デジタル
ゲート駆動 IC時間（µs）

図5nPMOS4

従来3時間（µs）

nPMOS はオンした
pMOS の数

800 0.2 0.4 0.6 0.8 12時間（µs）

‑47％

10

ターンオン時300 V, 50A

0 10 0.2 0.4 0.6 0.8 15nPMOS

IC チップ6nPMOS730 µm

スイッチング損失（mJ）

2,300 µm0時間（µs）

提案 ‑37％0510630 0.2 0.4 0.6 0.8 11520253035

スイッチングノイズ（A. U.）

40

従来と提案のデジタルゲート駆動回路の特性比較（3）的には，パワーデバイスの製造ばらつきや経時劣化をセンサとデジタルゲート駆動回路で自動補正することによる低コスト化や高信頼化が期待される。

パワーデバイスモジュール（定格 600 V，100 A）
図4（２）に関して，専門家でなくてもデジタルゲート駆動のメリットを享受できる。

試作したデジタルゲート駆動 IC（3）（３）に関して，EMI 規格を満たしつつスイッチング損失を最小化するゲート波形の自動最適化（5）やスイッチング

100 A のパワーデバイスモジュールに取り付けた写真を示損失揃えで特定周波数帯の EMI を低減するゲート波形のす。300 V，50 A におけるパワーデバイスのターンオンの自動最適化（6）に成功しており，新たなニーズを開拓中であスイッチング測定を 2 , 000 〜 3 , 000 回繰り返して，ゲートる。

駆動電流を決定する 6 bit の最適デジタル信号を組み合わせ問題最適化アルゴリズムで自動探索した（2）。図 5 に示す

5．AI 技術のパワーエレクトロニクスへの適用事例

ように，提案のデジタルゲート駆動 IC は従来のゲート駆「パワーエレクトロニクス 2 . 0」に向けたビッグデータ動回路に比べ，スイッチング損失揃えでスイッチングノイに基づく AI 技術の研究事例として，機械学習を用いたパズを 37％低減，スイッチングノイズ揃えでスイッチングワーデバイスの劣化推定について述べる。

そろ（3）パワーデバイスの経時劣化の一つとして，パワーデバイ損失を 47％低減することに成功した 。
4.3

デジタルゲート駆動回路のインパクト

スのボンディングワイヤ剥がれ問題がある。図 6 に示す

ゲート駆動回路のデジタル化によるインパクトは以下のように，パワーデバイスが長年動作し高温と低温間の温度とおりである。

サイクルを繰り返すと各種材料の線膨張係数の差によりボ（１）ソフトウエアで特性を変えられるので，汎用性が高ンディングワイヤが徐々に剥がれて（7），最終的には断線しいてしまう。剥がれに伴うエミッタ抵抗上昇を検知できれ（２）デジタルゲート駆動回路のパラメータの最適化はソば，パワーエレクトロニクス機器が故障する前にユーザにフトウエアを使って自動的に行えるので，誰でも利故障を予告することができるので，ユーザにとってメリッ用できるトは大きい。しかし，エミッタ抵抗は非常に低抵抗（m Ω（３）最適化の目的関数をソフトウエアで書き換えるだけで，ユーザごとに異なるさまざまなニーズに対応できる程度）であるので，パワーエレクトロニクス機器の実動作中に定期的にモニタすることは困難である。
そこで，比較的低電圧（例えば 15 V）で計測が容易な（１）に関して，本 IC はソフトウエアでゲート駆動電パワーデバイスのゲート電圧波形を計測し，ゲート電圧波流を変えられるので，汎用性が高く，定格や種類が異なる形から機械学習を用いて測定が困難なエミッタ抵抗を推定

パワーデバイスを同一の IC で駆動することができる 。

することに挑戦した。具体的には，図 7 に示すように，また，最適ゲート波形のパラメータはパワーデバイスの負機械学習を用いてゲート電圧波形からパワーデバイスの信荷電流・温度に依存する（4）ので，負荷電流・温度変動に応頼性を決める重要な四つのパラメータ（エミッタ抵抗，コじてパラメータを常時最適化する制御を考えている。将来レクタ電流，接合温度，しきい値電圧）を推定した（8）。機

（2）

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IEEJ Journal, Vol.141 No.5, 2021

解説用意し，機械学習とそれを用いたパラメータ推定を行った。その結果，コレクタ電流，接合温度，しきい値電圧推定の正解率は 100％，エミッタ抵抗推定の正解率は 98 . 3％であった。
エミッタ抵抗が上昇

ボンディングワイヤ剥がれ

図6

ゲート電圧波形から機械学習で
（1）
（4）
‑を推定
電流センサ
電圧センサ

接合温度センサ（a）従来（さまざまなセンサが必要）

図7（エミッタ抵抗，コレクタ電流）を変化させながら 6 , 600
個のゲート電圧波形を実測し，機械学習とそれを用いたパパワーデバイスのボンディングワイヤ剥がれ問題（7）DD

実測でも同様に，パワーデバイスの二つのパラメータ

時間解率は 100％，エミッタ抵抗推定の正解率は 99 . 5％と十分に高い精度が得られた。

DD

以上より，本研究では AI 技術によって，計測しやすい物理量（ゲート電圧波形）から計測しにくい複数種類の物（2）
コレクタ電流電圧ラメータ推定を行った。その結果，コレクタ電流推定の正（3）接合温度（4）
しきい値電圧（1）
エミッタ抵抗（b）提案（センサ種類を削減できる）

理量（エミッタ抵抗，コレクタ電流，接合温度，しきい値電圧）を推定し，パワーデバイスの劣化推定に使えることを示した。

6．おわりに日本のパワーエレクトロニクス産業が将来も生き残る手

従来と提案のパワーデバイスの劣化推定手法

（8）

段として，
「パワーエレクトロニクス 2 . 0」はキーの競争軸の一つとなりうる。しかし，「パワーエレクトロニクス

械学習のアルゴリズムとしては画像認識の分野で著名な畳2 . 0」の世界を実現するためには，AI，IoT，回路，デバ

み込みニューラルネットワークの原型である LeNet5 を改

イス，センサ，IC，ソフトウエアなど広範囲な分野で解造して用いた。回路シミュレーションと実測の両面からパくべき技術課題が山積している。
「パワーエレクトロニクラメータ推定を行った。回路シミュレーションでは四つのス 2 . 0」の実現を目指す同志を募集中である。

パラメータを変化させながら 11 万個のゲート電圧波形を

文

献

（１）
「走行機能，ソフトで更新 トヨタ・日産が導入」，日本経済新聞，
2021 年 2 月 9 日（２）K. Miyazaki, S. Abe, M. Tsukuda, I. Omura, K. Wada, M. Takamiya,
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Programmable 63 ─ Level Drivability to Optimize Overshoot and Energy Loss in Switching by a Simulated Annealing Algorithm”, IEEE
Transactions on Industry Applications, Vol.53, No.3, pp.2350 ─ 2357
（2017）（３）M. Takamiya, K. Miyazaki, H. Obara, T. Sai, K. Wada, and T. Sakurai：“Power Electronics 2.0：IoT ─ Connected and AI ─ Controlled
Power Electronics Operating Optimally for Each User”, The Instituteof Electrical Engineers of Japan, 29th International Symposium on
Power Semiconductor Devices and ICs（ISPSD）, Sapporo, pp.29 ─ 32（2017）（４）T. Sai, K. Miyazaki, H. Obara, T. Mannen, K. Wada, I. Omura, M.
Takamiya, and T. Sakurai：“Load Current and Temperature Dependent Optimization of Active Gate Driving Vectors”, IEEE Energy
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電学誌，141 巻 5 号，2021 年

Regulations”, IEEE Energy Conversion Congress & Exposition（ECCE）,Detroit, USA, pp.4931 ─ 4936（2020）（６）R. Morikawa, T. Sai, K. Hata, and M. Takamiya：“New Gate Driving
Technique Using Digital Gate Driver IC to Reduce Both EMI in Specific Frequency Band and Switching Loss in IGBTs”, 2020 IEEE 9thInternational Power Electronics and Motion Control Conference（IPEMC2020 ─ ECCE Asia）,Nanjing, China, pp.644 ─ 651（2020）（７）J. Lutz, H. Schlangenotto, U. Scheuermann, and R. D. Doncker：“Semiconductor Power Devices”, Springer ─ Verlag, Berlin Heidelberg（2011）（８）K. Miyazaki, Y. Lo, A. K. M. M. Islam, K. Hata, M. Takamiya, and T.
Sakurai：“CNN ─ based Approach for Estimating Degradation ofPower Devices by Gate Waveform Monitoring”, IEEE InternationalConference on IC Design and Technology（ICICDT）, Suzhou, China,
pp.104 ─ 107（2019）高宮真たかみや・まこと（正員）2000 年 東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。同年，日本電気（株）入社。2005 年 東京大学准教授。2019 年より東京大学生産技術研究所教授。集積パワーマネジメントの研究に従事。

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