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・機械学習技術によるモーション・データの分類がアクティビティ・トラッキングの性能を向上
・インテリジェンスと追加機能がスマートフォン、ウェアラブル機器、ゲーム機用コントローラの消費電力を低減し、バッテリ　駆動時間を延長





[画像: https://prtimes.jp/i/1337/947/resize/d1337-947-883887-0.jpg ]

多種多様な電子機器に半導体を提供する世界的半導体メーカーのSTマイクロエレクトロニクス（NYSE：STM、以下ST）は、機械学習技術を搭載した先進的なモーション・センサを発表しました。同製品は、モバイル機器やウェアラブル機器のアクティビティ・トラッキング性能を向上させ、バッテリ駆動時間を延長します。

iNEMO(TM)モーション・センサであるLSM6DSOXは、機械学習用コアを搭載し、既知パターンに基づいてモーション・データを分類します。メイン・プロセッサで行うアクティビティ・トラッキングにおける最初の工程が不要になるため、消費電力を低減できるとともに、フィットネス・データの記録、健康モニタ、携帯型ナビゲーション、落下検出といったモーション・ベースのアプリの効率化を促進します。

STのアナログ・MEMS・センサ・グループ バイスプレジデントであるAndrea Onettiは、次のようにコメントしています。「機械学習は、ソーシャル・メディアや金融モデリング、自動運転などの分野において、パターン認識を高速かつ効率的に処理するために既に使用されています。LSM6DSOXは、内蔵の機械学習機能により、スマートフォンやウェアラブル機器のアクティビティ・トラッキング性能を向上させます。」

STのLSM6DSOXを機器に組み込むことにより、バッテリ駆動時間を維持したまま、利便性と応答性に優れた「常時オン」の操作性を実現できます。また、同製品には従来のセンサよりも大容量の内蔵メモリと最新の高速I3Cデジタル・インタフェースが搭載されており、メイン・コントローラとの通信頻度を低減するとともに、通信時間を短縮できるため、さらなる省電力化が可能です。

LSM6DSOXは、AndroidやiOSといった広く普及しているモバイル・プラットフォームに簡単に組み込めるため、コンスーマ機器、医療機器および産業用スマート機器に最適です。

LSM6DSOXは現在量産中で、単価は1000個購入時に約2.50ドルです。

技術情報
LSM6DSOXは、3軸MEMS加速度センサと3軸MEMSジャイロ・センサを集積しています。機械学習用コアを使用することで複雑な動作をトラッキングすることができます。消費電流はわずか0.55mA（標準値）と低いため、バッテリ負荷を最小限に抑えることができます。

機械学習用コアは、センサに内蔵されたステート・マシンのロジック回路とともに動作し、モーション・パターン認識や振動検出を処理します。機器メーカーは、アクティビティ・トラッキング機器にLSM6DSOXを組み込むことにより、Weka（PCベースのオープンソース・アプリケーション）を使用して決定木による分類をコアに学習させることができます。これにより、加速度、速度、磁気角度などのサンプル・データから、検出するモーション・データのタイプを特徴付ける設定値や閾値を生成します。

自由落下検知、ウェイクアップ、6軸 / 4軸方向検知、クリック、ダブル・クリックなどの割込みに対応しているため、アクティビティ・トラッキングに加えて、ユーザ・インタフェースの制御やノートPCの保護といった幅広い用途で使用できます。また、光学式手ブレ補正機能（OIS）にも簡単に用いる事ができる独立した補助出力と設定オプションを有しています。

STマイクロエレクトロニクスについて
STは、私たちの暮らしに欠かすことのできないエレクトロニクス機器に、優れた性能と高い電力効率を特徴とした半導体を提供する世界的な総合半導体メーカーです。あらゆるシーンで活躍するSTの製品は、お客様が開発する次世代モバイルやIoT機器の他、よりスマートな自動車、工場、都市および住宅を可能にします。STは、生活をより豊かにする技術革新を通じ、「life.augmented」の実現に取り組んでいます。STは、10万社を超えるお客様に半導体を提供しており、2018年の売上は96.6億ドルでした。さらに詳しい情報はSTのウェブサイト（ http://www.st.com ）をご覧ください。