【產(chǎn)通社，2月18日訊】意法半導體（STMicroelectronics；NYSE股票代碼：STM）官網(wǎng)宣布，其在先進的慣性傳感器內(nèi)集成機器學習技術(shù)，提高手機和穿戴設備的運動跟蹤性能和電池續(xù)航能力。LSM6DSOX iNEMO傳感器內(nèi)部集成一個機器學習內(nèi)核，可根據(jù)已知運動模式對運動數(shù)據(jù)進行分類處理，接替主處理器處理運動跟蹤的第一階段任務，這種方法可以節(jié)能降耗，加快健身記錄、健康監(jiān)測、個人導航、跌倒檢測應用等運動類應用程序的運行速度。

意法半導體模擬、MEMS和傳感器產(chǎn)品部副總裁Andrea Onetti表示：機器學習已大范圍用于社交媒體、金融建�；蜃詣玉{駛等應用以提高模式識別的速度和效率，LSM6DSOX運動傳感器集成了機器學習功能，可增強智能手機和穿戴設備的運動跟蹤性能�！�


產(chǎn)品特點


配備意法半導體LSM6DSOX的設備可以為用戶帶來便利、響應迅速的“永遠開啟”的使用體驗，且對電池續(xù)航時間沒有任何影響。LSM6DSOX集成于傳統(tǒng)傳感器相比，增添了更大的內(nèi)存空間，并配備最先進的高速I3C數(shù)字接口，使得傳感器與主控制器的交互間隔更長，連接時間更短，節(jié)能省電效果更好。

該傳感器易于集成到主流移動平臺(例如：Android和iOS)上，可簡化消費、醫(yī)療和工業(yè)智能設備使用流程。LSM6DSOX包含一個3D MEMS加速度計和3D MEMS陀螺儀，并使用機器學習內(nèi)核跟蹤復雜的運動，典型工作電流僅為0.55mA，電池負載得到大幅降低。

機器學習內(nèi)核與傳感器集成的有限狀態(tài)機邏輯（finite-state machine logic）協(xié)同工作，執(zhí)行運動模式識別或振動檢測功能。使用LSM6DSOX創(chuàng)建運動跟蹤產(chǎn)品，需要用開源PC應用程序Weka對機器學習內(nèi)核進行決策樹分類培訓，從樣本數(shù)據(jù)生成設置參數(shù)和限值，例如，用于表征被檢測運動類型的加速度、速度和磁傾角。

因為支持自由落體檢測、喚醒、6D/4D方向檢測、單擊和雙擊中斷，LSM6DSOX可用于運動跟蹤外的其它的多種應用，例如，用戶界面管理和筆記本電腦保護。輔助輸出和配置選項還簡化其光學防抖（OIS）應用。


供貨與報價


LSM6DSOX現(xiàn)已量產(chǎn)上市。查詢進一步信息，請訪問官方網(wǎng)站http://www.st.com。（Lisa WU, 365PR Newswire）    （完）