IoT를위한 머신 러닝 가능 모션 센서

Qeexo AutoML 자동화 머신 러닝(ML) 플랫폼의 개발자인 Qeexo와 STMicroelectronics는 Qeexo AutoML에서 ST의 머신 러닝 코어(MLC) 센서를 사용할 수 있다고 발표했습니다.

ST의 MLC 센서는 호스트 프로세서에서 실행되는 대규모 감지 데이터 세트로 구축 된 감지 관련 알고리즘을 실행하여 전체 시스템 전력 소비를 크게 줄일 수 있습니다. 이것을 사용함으로써 감지기 데이터를 기반으로 Qeexo AutoML은 Edge 장치에 대해 고도로 최적화된 기계 학습 솔루션을 자동으로 생성할 수 있습니다.

초저 대기 시간, 초저 전력 소비 및 매우 작은 메모리 풋 프린트를 통해 이러한 알고리즘 솔루션은 시스템을 확장하는 센서를위한 효율적인 기계 학습 모델을 사용하여 계산 능력 및 메모리 크기에 대한 다이 크기 제한을 극복 할 수 있습니다. 배터리 수명.

이상원 Qeexo CEO는 “최근 ST와의 협력을 발표했을 때 했던 약속을 이행하기 위해 Qeexo는 Qeexo AutoML에서 ST의 머신 러닝 코어 센서 제품군에 대한 지원을 추가했습니다. "ST와의 협력을 통해 이제 애플리케이션 개발자는 산업 및 IoT 사용 사례를 포함한 무제한 범위의 애플리케이션에 대해 MCU 사이클 및 시스템 리소스를 소비하지 않고 ST의 MLC 센서에 기계 학습 알고리즘을 신속하게 구축 및 배포할 수 있습니다."

STMicroelectronics의 MEMS 센서 부문 이사 인 Simone Ferri는“ST의 기계 학습 핵심 센서에 Qeexo AutoML을 적용하면 개발자가 임베디드 기계 학습을 초 저전력 애플리케이션에 빠르게 추가 할 수 있습니다.

"LSM6DSOX 또는 ISM330DHCX를 포함한 센서에 MLC를 삽입하면 시스템 데이터 전송량을 크게 줄이고 네트워크 처리 부담을 줄이며 잠재적으로 시스템 전력 소비를 수십 배나 줄이는 동시에 향상된 이벤트 감지, 웨이크업 로직 및 실시간 에지를 제공합니다. 컴퓨팅.”