ST：高精度でバッテリーに優しいアクティビティ追跡のための機械学習を備えたモーションセンサー

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ました。 LSM6DSOX iNEMOセンサーには、既知のパターンに基づいてモーションデータを分類するため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。

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「常時接続」のユーザーエクスペリエンスを提供できます。また、このセンサーは、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やり取りの間隔を長くし、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素化されます。

LSM6DSOXには、3DMEMS加速度計と3DMEMSジャイロスコープが含まれており、機械学習コアを使用して、わずか0.55mAの低い標準消費電流で複雑な動きを追跡し、バッテリーの負荷を最小限に抑えます。

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。

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