據(jù)麥姆斯咨詢報道，意法半導體（ST）宣布在其先進的慣性傳感器內(nèi)集成機器學習技術(shù)，提高手機和可穿戴設(shè)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?；?a href="http://www.brongaenegriffin.com/tags/自動駕駛/" target="_blank">自動駕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(shè)備的運動跟蹤性能?！?/p>

配備意法半導體LSM6DSOX的設(shè)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(shè)備使用流程。

LSM6DSOX現(xiàn)已量產(chǎn)上市。

更多技術(shù)信息：

LSM6DSOX包含3軸MEMS加速度計和3軸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(shè)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。