ST마이크로일렉트로닉스 LSM6DSOX: 머신러닝 내장 관성 센서로 정밀·에너지 효율적 활동 추적

ST마이크로일렉트로닉스가 LSM6DSOX iNEMO 센서에 머신러닝 기능을 내장해 모바일과 웨어러블 디바이스에서 배터리 수명을 보존하면서 활동 추적 정확도를 높였습니다.

전용 머신러닝 코어로 프로세서 부담 해방

전용 머신러닝 코어를 탑재해 모션 데이터를 알려진 패턴과 분류함으로써 메인 프로세서에서 이 워크로드를 해방시킵니다. 이 오프로딩으로 전력 소모를 줄이고 피트니스 로깅, 웰니스 모니터링, 개인 내비게이션, 낙상 감지 같은 모션 중심 애플리케이션을 가속화합니다.

올웨이즈온 경험과 추가 에너지 절약

LSM6DSOX로 구동되는 디바이스는 런타임 저하 없이 '올웨이즈온' 경험을 누립니다. 센서의 더 큰 내부 메모리와 첨단 고속 I3C 인터페이스로 컨트롤러 상호작용 간격을 늘리고 연결 버스트를 단축해 추가 에너지 절약을 제공합니다.

쉬운 통합과 센서 구성

안드로이드와 iOS 같은 인기 모바일 플랫폼과의 통합이 간단해 소비자, 의료, 산업 시장에 이상적입니다.

유닛은 3D MEMS 가속도계와 3D MEMS 자이로스코프를 내장하며, 머신러닝 코어가 일반적인 0.55mA 전류만 소모하며 복잡한 움직임을 처리해 배터리 수명을 추가로 보호합니다.

유한 상태 머신과 개발자 커스터마이징

유한 상태 머신 로직이 학습 코어와 함께 동작해 모션 패턴을 인식하고 진동을 감지합니다. 개발자는 Weka(오픈소스 PC 애플리케이션)로 의사결정 트리 분류기로 코어를 학습시켜 가속도, 속도, 자기 각도로 움직임을 구분하는 맞춤 설정을 만들 수 있습니다.

추가 기능으로 애플리케이션 확장

자유낙하, 웨이크업, 6D/4D 방향, 클릭·더블클릭 인터럽트 같은 추가 기능으로 사용자 인터페이스 제어부터 랩톱 보호, 광학 이미지 안정화(OIS) 구성까지 애플리케이션 가능성이 넓어집니다.