Firma STMicroelectronics zintegrowała technologię uczenia maszynowego w swoich zaawansowanych czujnikach inercyjnych, aby poprawić wydajność śledzenia aktywności i żywotność baterii w telefonach komórkowych i urządzeniach do noszenia.
Czujnik LSM6DSOX iNEMO ™ zawiera rdzeń uczenia maszynowego do klasyfikowania danych ruchu na podstawie znanych wzorców. Zwolnienie tego pierwszego etapu śledzenia aktywności z głównego procesora oszczędza energię i przyspiesza aplikacje oparte na ruchu, takie jak rejestrowanie kondycji, monitorowanie samopoczucia, nawigacja osobista i wykrywanie upadków.
„ Uczenie maszynowe jest już wykorzystywane do szybkiego i wydajnego rozpoznawania wzorców w mediach społecznościowych, modelowaniu finansowym lub autonomicznej jeździe ” - powiedział Andrea Onetti, wiceprezes firmy Analog, MEMS and Sensors Group, STMicroelectronics. „ Czujnik ruchu LSM6DSOX integruje możliwości uczenia maszynowego, aby usprawnić śledzenie aktywności w smartfonach i urządzeniach do noszenia. ”
Urządzenia wyposażone w LSM6DSOX firmy ST mogą zapewniać wygodne i responsywne „zawsze włączone” doświadczenie użytkownika bez konieczności wymiany czasu pracy baterii. Czujnik ma również więcej pamięci wewnętrznej niż konwencjonalne czujniki i najnowocześniejszy, szybki interfejs cyfrowy I3C, umożliwiający dłuższe okresy między interakcjami z głównym sterownikiem i krótsze czasy połączenia, co zapewnia dodatkowe oszczędności energii.
Czujnik można łatwo zintegrować z popularnymi platformami mobilnymi, takimi jak Android i iOS, co upraszcza stosowanie w urządzeniach inteligentnych dla rynków konsumenckich, medycznych i przemysłowych.
Szczegóły techniczne
LSM6DSOX zawiera akcelerometr MEMS 3D i 3D żyroskop MEMS i śledzi ruchy złożone za pomocą rdzenia maszynowego uczenia się na niskim typowym zużyciem prądu tylko 0.55mA aby zminimalizować obciążenie akumulatora.
Rdzeń uczenia maszynowego działa w połączeniu ze zintegrowaną logiką maszyn skończonych czujnika, obsługując rozpoznawanie wzorca ruchu lub wykrywanie wibracji. Klienci tworzący produkty do śledzenia aktywności za pomocą LSM6DSOX mogą wyszkolić rdzeń klasyfikacji opartej na drzewie decyzyjnym za pomocą Weka, aplikacji opartej na komputerach PC typu open source, do generowania ustawień i limitów na podstawie przykładowych danych, takich jak przyspieszenie, prędkość i kąt magnetyczny, które charakteryzują rodzaje ruchów, które należy wykryć.
Wsparcie dla swobodnego opadania, wybudzania, orientacji 6D / 4D, przerwania kliknięcia i dwukrotnego kliknięcia umożliwia korzystanie z szerokiej gamy aplikacji, takich jak zarządzanie interfejsem użytkownika i ochrona laptopa, a także śledzenie aktywności. Dodatkowe wyjścia i opcje konfiguracji upraszczają również użycie w optycznej stabilizacji obrazu (OIS).
Cena i dostępność
LSM6DSOX jest w pełnej produkcji i jest już dostępny w cenie od 2,50 $ przy zamówieniach na 1000 sztuk.