STMicroelectronics 는 기계 학습 기술을 고급 관성 센서 에 통합 하여 모바일 및 웨어러블의 활동 추적 성능과 배터리 수명을 개선했습니다.
LSM6DSOX iNEMO ™ 센서는 알려진 패턴에 따라 분류 모션 데이터에 기계 학습의 핵심이 포함되어 있습니다. 메인 프로세서에서 활동 추적의이 첫 번째 단계를 완화하면 에너지가 절약되고 피트니스 로깅, 건강 모니터링, 개인 내비게이션 및 낙상 감지와 같은 동작 기반 앱이 가속화됩니다.
" 머신 러닝은 이미 소셜 미디어, 재무 모델링 또는 자율 주행에서 빠르고 효율적인 패턴 인식에 사용되고 있습니다. "라고 STMicroelectronics의 아날로그, MEMS 및 센서 그룹 부사장 인 Andrea Onetti가 말했습니다. “ LSM6DSOX 모션 센서는 기계 학습 기능을 통합하여 스마트 폰 및 웨어러블에서 활동 추적을 향상시킵니다. ”
ST의 LSM6DSOX 가 장착 된 장치는 배터리 사용 시간을 교환하지 않고도 편리하고 반응이 빠른 "항상 켜져있는"사용자 경험을 제공 할 수 있습니다. 이 센서는 또한 기존 센서보다 더 많은 내부 메모리와 최첨단 고속 I3C 디지털 인터페이스를 갖추고있어 메인 컨트롤러와의 상호 작용 사이에 더 긴 시간을 허용하고 추가 에너지 절약을 위해 연결 시간을 단축 할 수 있습니다.
이 센서는 Android 및 iOS와 같은 인기있는 모바일 플랫폼과 쉽게 통합되어 소비자, 의료 및 산업 시장을위한 스마트 장치에서의 사용을 단순화합니다.
기술적 세부 사항
LSM6DSOX는 포함 3D MEMS 가속도계 와 3D MEMS 자이로 스코프, 배터리에 부하를 최소화하기 위해 단지 0.55mA의 낮은 일반 전류 소비에 기계 학습 코어를 사용하여 복잡한 움직임을 추적합니다.
기계 학습 코어는 센서의 통합 유한 상태 기계 논리와 함께 작동하여 동작 패턴 인식 또는 진동 감지를 처리합니다. LSM6DSOX로 활동 추적 제품을 만드는 고객은 오픈 소스 PC 기반 애플리케이션 인 Weka를 사용하여 의사 결정 트리 기반 분류를위한 코어를 교육하여 특성화되는 가속, 속도 및 자기 각도와 같은 샘플 데이터에서 설정 및 제한을 생성 할 수 있습니다. 감지 할 움직임의 유형.
자유 낙하, 웨이크 업, 6D / 4D 방향, 클릭 및 더블 클릭 인터럽트 지원을 통해 활동 추적 외에도 사용자 인터페이스 관리 및 랩톱 보호와 같은 다양한 애플리케이션을 사용할 수 있습니다. 보조 출력 및 구성 옵션도 광학 이미지 안정화 (OIS)에서 사용을 단순화합니다.
가격 및 가용성
LSM6DSOX는 현재 양산 중이며 1000 개 주문시 $ 2.50부터 시작됩니다.