STMicroelectronics は、機械学習テクノロジーを高度な慣性センサーに統合して、モバイルおよびウェアラブルのアクティビティ追跡パフォーマンスとバッテリー寿命を改善しています。
LSM6DSOX iNEMO™センサーは、既知のパターンに基づいて分類モーションデータへの機械学習コアが含まれています。メインプロセッサからアクティビティ追跡のこの最初の段階を解放すると、エネルギーが節約され、フィットネスロギング、ウェルネスモニタリング、パーソナルナビゲーション、転倒検出などのモーションベースのアプリが高速化されます。
「 機械学習は、ソーシャルメディア、財務モデリング、自動運転での高速かつ効率的なパターン認識にすでに使用されています 」と、STMicroelectronicsのアナログ、MEMSおよびセンサーグループ副社長であるAndreaOnettiは述べています。「 LSM6DSOXモーションセンサーは、機械学習機能を統合して、スマートフォンやウェアラブルのアクティビティ追跡を強化します。 」
STのLSM6DSOXを搭載したデバイスは、バッテリーのランタイムを犠牲にすることなく、便利で応答性の高い「常時オン」のユーザーエクスペリエンスを提供できます。また、センサーは従来のセンサーよりも多くの内部メモリと最先端の高速I3Cデジタルインターフェースを備えているため、メインコントローラーとの対話間隔を長くし、接続時間を短縮してエネルギーをさらに節約できます。
このセンサーは、AndroidやiOSなどの一般的なモバイルプラットフォームと簡単に統合できるため、消費者、医療、および産業市場向けのスマートデバイスでの使用が簡単になります。
技術的な詳細
LSM6DSOXが 含ま3D MEMS加速度計及び3D MEMSジャイロスコープを、バッテリの負荷を最小限にするためにちょうど0.55ミリアンペアの低い一般的な消費電流で機械学習コアを使用して複雑な動きを追跡します。
機械学習コアは、センサーの統合された有限状態マシンロジックと連携して動作し、モーションパターン認識または振動検出を処理します。LSM6DSOXを使用してアクティビティ追跡製品を作成するお客様は、オープンソースのPCベースのアプリケーションであるWekaを使用して、意思決定ツリーベースの分類のコアをトレーニングし、加速度、速度、磁気角度などのサンプルデータから設定と制限を生成できます。検出される動きのタイプ。
自由落下、ウェイクアップ、6D / 4D方向、クリックおよびダブルクリック割り込みのサポートにより、アクティビティトラッキングに加えて、ユーザーインターフェイス管理やラップトップ保護などのさまざまなアプリケーションが可能になります。補助出力と構成オプションも、光学式手ぶれ補正（OIS）での使用を簡素化します。
価格と在庫状況
LSM6DSOXは完全に生産されており、現在入手可能です。価格は1000個の注文で2.50ドルからです。