v 機器學習技術可分類處理運動資料，提高運動跟蹤精度
v 嵌入式智慧和其它強化功能大幅降低功耗，延長智慧手機、穿戴設備和遊戲控制器的電池續航時間
LSM6DSOX iNEMO™感測器內部集成一個機器學習內核，可根據已知運動模式對運動資料進行分類處理，接替主處理器處理運動跟蹤的第一階段任務，這種方法可以節能降耗，加快健身記錄、健康監測、個人導航、跌倒檢測應用等運動類應用程式的運行速度。
意法半導體類比、MEMS和感測器產品部副總裁Andrea Onetti表示：“機器學習已大範圍用於社交媒體、金融建模或自動駕駛等應用以提高模式識別的速度和效率，LSM6DSOX運動感測器集成了機器學習功能，可增強智慧手機和穿戴設備的運動跟蹤性能。”
配備意法半導體LSM6DSOX的設備可以為使用者帶來便利、回應迅速的“永遠開啟”的使用體驗，且對電池續航時間沒有任何影響。LSM6DSOX集成于傳統感測器相比，增添了更大的記憶體空間，並配備最先進的高速I3C數位介面，使得感測器與主控制器的交互間隔更長，連線時間更短，節能省電效果更好。
該感測器易於集成到主流移動平臺(例如：Android和iOS)上，可簡化消費、醫療和工業智慧設備使用流程。
LSM6DSOX現已量產上市。
更多技術資訊：
LSM6DSOX包含一個3D MEMS加速度計和3D MEMS陀螺儀，並使用機器學習內核跟蹤複雜的運動，典型工作電流僅為0.55mA，電池負載得到大幅降低。
機器學習內核與感測器集成的有限狀態機邏輯協同工作，執行運動模式識別或振動檢測功能。使用LSM6DSOX創建運動跟蹤產品，需要用開源PC應用程式Weka對機器學習內核進行決策樹分類培訓，從樣本資料生成設置參數和限值，例如，用於表徵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、按一下和按兩下中斷，LSM6DSOX可用於運動跟蹤外的其它的多種應用，例如，使用者介面管理和筆記型電腦保護。輔助輸出和配置選項還簡化其光學防抖（OIS）應用。
###
關於意法半導體
意法半導體（STMicroelectronics; ST）是全球領先的半導體公司，提供與日常生活息息相關的智慧的、高能效的產品及解決方案。意法半導體的產品無處不在，致力於與客戶共同努力實現智慧駕駛、智慧工廠、智慧城市和智慧家居，以及下一代移動和物聯網產品。享受科技、享受生活，意法半導體主張科技引領智慧生活（life.augmented）的理念。意法半導體2018年淨收入96.6億美元，在全球擁有10萬余客戶。詳情請流覽意法半導體公司網站：www.st.com
我要聯絡