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MEMS,传感技术相关技术文章自带AI机器学习的MEMS解析
自带AI功能的新一代传感器
无论是5G还是IoT以及热度不减的智能驾驶都在要求MEMS传感器能够功耗更低，性能更高。ST通过运用人工智能的机器学习技术研发出了最新一代的传感器，可提高系统整体性能，释放开发人员设计潜力。
近日ST宣布研发出了可机器学习的LSM6DSOX 传感器，LSM6DSOX 传感器内部集成一个机器学习内核，可根据已知运动模式对运动数据进行分类处理，接替主处理器处理运动跟踪的第一阶段任务，这种方法可以节能降耗，加快健身记录、健康监测、个人导航、跌倒检测应用等运动类应用程序的运行速度。
配备意法半导体LSM6DSOX的设备可以为用户带来便利、响应迅速的“永远开启”的使用体验，且对电池续航时间没有太大影响。LSM6DSOX相对于传统传感器相比，增添了更大的FIFO内存空间，并配备最先进的高速I3C数字接口，使得传感器与主控制器的交互间隔更长，连接时间更短，节能省电效果更好。
l 该传感器易于集成到主流移动平台（例如：Android和iOS）上，可简化消费、医疗和工业智能设备使用流程。LSM6DSOX包含一个3D MEMS加速度计和3D MEMS陀螺仪，并使用机器学习内核跟踪复杂的运动，具备市场上功耗最低的惯性测量单元 （双模高性能功耗0.55 mA ），传感器硬件运行机器学习算法节能10到1000倍（相对于应用处理器方法）。
l 机器学习内核与传感器集成的有限状态机逻辑（finite-state machine logic）协同工作，执行运动模式识别或振动检测功能。使用LSM6DSOX创建运动跟踪产品，可以用开源PC应用程序Weka，或者云端神经网络对机器学习内核进行决策树分类培训，从样本数据生成设置参数和限值，例如，用于表征被检测运动类型的加速度、速度和磁倾角。
l 因为支持自由落体检测、唤醒、6D/4D方向检测、单击和双击中断，LSM6DSOX可用于运动跟踪外的其它的多种应用，例如，用户界面管理和笔记本电脑保护。辅助输出和配置选项还简化其光学防抖（OIS）应用。