機器學習技術可分類處理運動數據，提高運動跟蹤精度

嵌入式智能和其它強化功能大幅降低功耗，延長智能手機、穿戴設備和游戲控制器的電池續航時間

橫跨多重電子應用領域的全球領先的半導體供應商意法半導體（STMicroelectronics，簡稱ST；紐約證券交易所代碼：STM）在其先進的慣性傳感器內集成機器學習技術，提高手機和穿戴設備的運動跟蹤性能和電池續航能力。

LSM6DSOXiNEMO?傳感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數據進行分類處理，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序的運行速度。

意法半導體模擬、MEMS和傳感器產品部副總裁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運動傳感器集成了機器學習功能，可增強智能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，且對電池續航時間沒有任何影響。LSM6DSOX集成于傳統傳感器相比，增添了更大的內存空間，并配備最先進的高速I3C數字接口，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、醫療和工業智能設備使用流程。

LSM6DSOX現已量產上市。

更多技術信息：

LSM6DSOX包含一個3D MEMS加速度計和3D MEMS陀螺儀，并使用機器學習內核跟蹤復雜的運動，典型工作電流僅為0.55mA，電池負載得到大幅降低。

機器學習內核與傳感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應用程序Weka對機器學習內核進行決策樹分類培訓，從樣本數據生成設置參數和限值，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。