STMicroelectronics hat die Technologie des maschinellen Lernens in seine fortschrittlichen Trägheitssensoren integriert, um die Aktivitätsverfolgungsleistung und die Batterielebensdauer in Mobiltelefonen und Wearables zu verbessern.
Der LSM6DSOX iNEMO ™ -Sensor enthält einen maschinellen Lernkern zur Klassifizierung von Bewegungsdaten anhand bekannter Muster. Das Entlasten dieser ersten Stufe der Aktivitätsverfolgung vom Hauptprozessor spart Energie und beschleunigt bewegungsbasierte Apps wie Fitnessprotokollierung, Wellnessüberwachung, persönliche Navigation und Sturzerkennung.
„ Maschinelles Lernen wird bereits für die schnelle und effiziente Mustererkennung in sozialen Medien, bei der Finanzmodellierung oder beim autonomen Fahren eingesetzt “, sagte Andrea Onetti, Vizepräsidentin der MEMS- und Sensors Group bei STMicroelectronics. „ Der Bewegungssensor LSM6DSOX integriert maschinelle Lernfunktionen, um die Aktivitätsverfolgung in Smartphones und Wearables zu verbessern. ”
Geräte, die mit dem LSM6DSOX von ST ausgestattet sind, bieten eine komfortable und reaktionsschnelle Benutzererfahrung, ohne die Laufzeit des Akkus zu beeinträchtigen. Der Sensor verfügt außerdem über mehr internen Speicher als herkömmliche Sensoren und eine hochmoderne digitale I3C-Hochgeschwindigkeitsschnittstelle, die längere Zeiträume zwischen den Interaktionen mit dem Hauptcontroller und kürzere Verbindungszeiten für zusätzliche Energieeinsparungen ermöglicht.
Der Sensor lässt sich leicht in gängige mobile Plattformen wie Android und iOS integrieren und vereinfacht die Verwendung in intelligenten Geräten für Verbraucher-, Medizin- und Industriemärkte.
Technische Details
Der LSM6DSOX enthält einen 3D-MEMS-Beschleunigungsmesser und ein 3D-MEMS-Gyroskop und verfolgt komplexe Bewegungen mithilfe des maschinellen Lernkerns bei einem geringen typischen Stromverbrauch von nur 0,55 mA, um die Belastung der Batterie zu minimieren.
Der maschinelle Lernkern arbeitet in Verbindung mit der integrierten Finite-State-Maschinenlogik des Sensors, um die Bewegungsmustererkennung oder Vibrationserkennung zu handhaben. Kunden, die mit dem LSM6DSOX Aktivitäts-Tracking-Produkte erstellen, können mit Weka, einer Open-Source-PC-basierten Anwendung, den Kern für die entscheidungsbaumbasierte Klassifizierung trainieren, um Einstellungen und Grenzwerte aus Beispieldaten wie Beschleunigung, Geschwindigkeit und magnetischem Winkel zu generieren, die charakteristisch sind die Arten der zu erfassenden Bewegungen.
Die Unterstützung für Freifall, Aufwecken, 6D / 4D-Ausrichtung, Klick- und Doppelklick-Interrupts ermöglicht neben der Aktivitätsverfolgung eine Vielzahl von Anwendungen wie die Verwaltung der Benutzeroberfläche und den Schutz von Laptops. Hilfsausgänge und Konfigurationsoptionen vereinfachen auch die Verwendung bei der optischen Bildstabilisierung (OIS).
Preis und Verfügbarkeit
Der LSM6DSOX ist in voller Produktion und ab sofort erhältlich. Der Preis beträgt 2,50 US-Dollar für Bestellungen von 1000 Stück.