具有机器学习功能的运动传感器加速下一代物联网应用开发
2021-07-15 10:36:19   来源：麦姆斯咨询   评论：0   点击：

据麦姆斯咨询介绍，Qeexo是Qeexo AutoML自动化机器学习（ML）平台的开发商，该机器学习平台可以加速边缘智能tinyML模型的开发。意法半导体（STMicroelectronics）是全球半导体行业的领导者，为电子应用领域的客户提供服务。双方近日联合宣布，意法半导体的集成机器学习内核（MLC）的运动传感器在Qeexo AutoML平台上的可以应用。

意法半导体的MLC运动传感器通过运行与传感相关的机器学习算法（基于大量传感数据构建而成）来大幅降低整体系统功耗，而以往该算法运行在系统的主处理器上。利用意法半导体的运动传感器数据，Qeexo AutoML可以为边缘设备自动生成高度优化的机器学习解决方案，具有超低延迟、超低功耗和极小的内存占用等优势。该机器学习解决方案克服了芯片尺寸对计算能力和内存大小的限制，为传感器提供了有效的机器学习模型，可延长系统电池寿命。

“我们兑现了最近宣布与意法半导体合作时做出的承诺，Qeexo在Qeexo AutoML上增加了对意法半导体MLC运动传感器的支持。”Qeexo首席执行官（CEO）Sang Won Lee表示，“我们与意法半导体的合作现在使应用程序开发人员能够在意法半导体的MLC运动传感器上快速构建和部署机器学习算法，而无需消耗MCU周期和系统资源，满足广泛的应用需求，包括工业和物联网用例。”

意法半导体MEMS和传感器部总监Simone Ferri表示：“将Qeexo AutoML用于意法半导体的MLC运动传感器，开发人员可以更轻松地将嵌入式机器学习算法快速添加到他们的超低功耗应用之中。在我们的运动传感器（包括LSM6DSOX或ISM330DHCX）中加入机器学习算法，可显着减少系统数据传输量，减轻网络处理负担，并有可能将系统功耗降低几个数量级，同时提供增强的事件检测、唤醒逻辑和实时边缘计算等功能。”