MEMS & センサによる機械学習システム用開発エコシステム

概要
機械学習コア
ISPU
リソース
ウェビナー

MEMSセンサへの人工知能(AI)アルゴリズムの統合は、私たちの周囲の世界とのかかわり方を変革しつつあります。エッジにAIテクノロジーを組み込むことで、今日のセンサは、意味のあるデータをリアルタイムで収集し、処理し、送信できるようになりました

STは、新世代のスマートかつオープン、しかも正確なセンサによってセンサ内処理の実行を可能にすることで、開発者がシステム全体の効率性を高めながらその潜在能力を引き出せるようにサポートします。

チップと回路基板

STのセンサの独自性

  • STのスマート・センサはエッジAIを実現することで、システムのデータ転送量を削減し、ネットワーク処理量を最小限に抑えます。こうして消費電力を低減させ、さらに持続可能なソリューションを生み出します。
  • オープンな開発エコシステムでは、データの共有によって、技術革新と製品開発が加速します。
  • 精度の高いセンサでは、高度で複雑なアルゴリズムの開発を通して、意味のある情報がエンド・ユーザにもたらされます。

開発者が演算能力とプログラミングの柔軟性に関して非常に効果的なソリューションを見つけられるようにするため、STはセンサ内処理テクノロジーについて複数の選択肢をご用意しています。例えば、機械学習コア(MLC)内蔵の各種センサや、インテリジェント・センサ処理ユニット(ISPU)搭載の各種センサです。

マイクロコントローラ処理とセンサ内AI

機械学習コア内蔵のセンサ

機械学習コア

MLCとは、機械学習によって作成したディシジョン・ツリーによって特定のイベントをセンサ内で検出できるようにするエンジンで、そのイベントが検出されたときに、何らかのアクションをトリガするという設定がセンサ単体で可能となります。MLCをセンサに組み込むことで、なるべく最適なシステム・エネルギー効率で正確な動きを認識し、そのイベントをプロセッサに伝達することが可能になります。

付加価値:

  • 超低電力ソリューション
  • 優れたコンテキスト検出能力による精度の向上
  • メイン・プロセッサのオフロードで、システム効率が向上
機械学習コア内蔵のセンサ

MLC内蔵のMEMSセンサ

高度な機械学習コア・テクノロジーを搭載したSTの第3世代MEMSセンサは、最新のバッテリ駆動アプリケーションで直感的なコンテキスト認識機能を実現できます。

製品型番 アプリケーション ファミリ MLC 最大測定範囲 動作温度範囲 消費電流 MLCのアプリケーションノート
LIS2DUX12 民生機器 加速度センサ 128ノード ±16g -40℃~+85℃ 2.7µA AN5903
LIS2DUXS12 民生機器 加速度センサ 128ノード ±16g -40℃~+85℃ 2.7µA AN5901
LSM6DSV16X 民生機器 iNEMO 128ノード ±4000dps、±16g -40℃~+85℃ 0.65mA(コンボ・モード) AN5804
LSM6DSV16BX 民生機器 iNEMO 128ノード ±4000dps、±16g -40℃~+85℃ 0.95mA(コンボ・モード) AN5892
ASM330LHB 車載機器 iNEMO 512ノード ±4000dps、±16g -40℃~+105℃ 0.8mA(コンボ・モード) AN5915
ASM330LHHXG1 車載機器 iNEMO 512ノード ±4000dps、±16g -40℃~+125℃ 0.8mA(コンボ・モード) AN5987

MLC内蔵のその他のMEMSセンサ

製品型番 アプリケーション ファミリ MLC 最大測定範囲 動作温度範囲 消費電流 MLCのアプリケーションノート
LSM6DSOX 民生機器 iNEMO 256ノード ±2000dps、±16g -40℃~+85℃ 0.55mA(コンボ・モード) AN5259
LSM6DSO32X 民生機器 iNEMO 256ノード ±2000dps、±32g -40℃~+85℃ 0.55mA(コンボ・モード) AN5656
LSM6DSRX 民生機器 iNEMO 512ノード ±4000dps、±16g -40℃~+85℃ 1.2mA(コンボ・モード) AN5393
ISM330DHCX 産業機器 iNEMO 512ノード ±4000dps、±16g -40℃~+105℃ 1.2mA(コンボ・モード) AN5392
IIS2ICLX 産業機器 加速度センサ 512ノード ±3g -40℃~+105℃ 0.42mA AN5536
ASM330LHHX 車載機器 iNEMO 512ノード ±4000dps、±16g -40℃~+105℃ 0.8mA(コンボ・モード) AN5781

MLC内蔵のセンサを使い始めるには

センサ内の機械学習コアを使い始める最善のアプローチは、ご利用予定のアプリケーションをサポートするSTのツール / ソフトウェアで適切なソリューションを選択することです。

MLC内蔵のセンサの導入
UNICO

MLCをプログラムできるUnico-GUIは、AIアルゴリズムのプログラミング・フロー全体に対応する包括的なソフトウェア・パッケージで、センサ内の収集やラベリングからディシジョン・ツリーの作成やアップロードに至るまでをサポートしています。

インテリジェント・センサ処理ユニット(ISPU)搭載のセンサ

ISPU

ISPUは真に統合されたデジタル・シグナル・プロセッサ(DSP)で、汎用マイコンに対して最適化されており、複雑なAIアルゴリズムの実行に使用できます。統合型のメリットを生かし、必要な演算能力を最大限最適化しています。

付加価値:

  • データ転送の最適化により、システム・レベルで超低消費電力を実現
  • AI対応のプログラム可能なコア(MLおよびNN)による高い処理能力
  • 市販およびオープン・ソースのAIモデルまたはC言語で簡単にプログラム可能
センサのASICに統合されたISPU

インテリジェント・センサ処理ユニット(ISPU)内蔵のMEMSセンサ

製品型番 アプリケーション ファミリ メモリ 最大測定範囲 動作温度範囲 消費電流 ISPUのアプリケーションノート
ISM330IS 産業機器 慣性測定ユニット 10MHzのクロック、40KBのRAM ±2000dps、±16g -40℃~+85℃ 0.59mA(コンボ・モード) AN5850
ISM330ISN 産業機器(異常検出) 慣性測定ユニット 10MHzのクロック、40KBのRAM ±2000dps、±16g -40℃~+85℃ 0.59mA(コンボ・モード)
LSM6DSO16IS 民生機器 慣性測定ユニット 10MHzのクロック、40KBのRAM ±2000dps、±16g -40℃~+85℃ 0.59mA(コンボ・モード) AN5799

ISPU内蔵のセンサを使い始めるには

ISPUのプログラム方法

ISPUを使ったAIソリューションでさまざまなニーズに対応できます。

ISPU内蔵のセンサの導入

ISPUツールチェーン(Cコンパイラ)

STは、非常に複雑なAIモデルを実装する際にも役立つライブラリやサードパーティ製ツールとIDEの開発エコシステムで、ISPUのプログラミングをサポートします。

NanoEdge AI Studio

NanoEdge AI Studioを使用すれば、データ・サイエンスのスキルを持っていない組込み系の開発者も、ISPU(ISM330ISN)をプログラムできます。限られた時間と労力で、正確なインテリジェンス・ソリューションを簡単に入手できます。

Neuton.AI(STパートナーによる)

ノーコードのTinyMLプラットフォームでは、経験や専門知識の有無を問わず誰でも機械学習モデルを構築し、ISPUやマイクロコントローラにネイティブに直接導入することができます。

関連情報

GitHubにある、エッジAI向けのすぐに使用可能なアプリケーション例

STのGitHubリポジトリでは、人の行動認識、頭部の動き、予知保全のための振動モニタリングなど、MLCとISPUの両方のアプリケーション例が公開されています。それぞれの例をすばやく使い始めるためには、READMEファイルの詳細情報をご覧ください。

人の行動認識
頭部の動き
振動モニタリング
車での移動

ウェビナー

イベント 対象
An intelligent sensor for sustainable always-aware applications 機械学習コア
In-sensor monitoring with intelligent MEMS sensors インテリジェント・センサ処理ユニット
Anyone can build smarter applications with this intelligent IMU 機械学習コア
Predictive maintenance with AI at the edge in MEMS sensors 機械学習コア
AI for asset tracking using only machine learning core in sensors 機械学習コア
Implementing AI in sensors to develop power-efficient personal electronics applications 機械学習コア
Program decision tree in sensors with a Machine Learning Core 機械学習コア

最新情報:

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