MEMS & センサによる機械学習システム用開発エコシステム
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。
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。
機械学習コア内蔵のセンサ
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
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。
機械学習コア内蔵加速度センサ
| 品名 | アプリケーション | 機械学習コア | 最大測定範囲 | 動作温度範囲 | 消費電流 | 機械学習コアのアプリケーションノート |
| LIS2DUX12 | 民生機器 | 128ノード | ±16g | -40℃～+85℃ | 2.7µA | AN5903 |
| LIS2DUXS12 | 民生機器 | 128ノード | ±16g | -40℃～+85℃ | 2.7µA | AN5901 |
| IIS2DULPX | 産業機器 | 128ノード | ±16g | -40℃～+105℃ | 3マイクロアンペア | AN6126 |
機械学習コア内蔵慣性測定ユニット
| 品名 | アプリケーション | 機械学習コア | 最大測定範囲 | 動作温度範囲 | 消費電流 | 機械学習コアのアプリケーションノート |
| LSM6DSV16X | 民生機器 | 128ノード | ±4000dps、±16g | -40℃～+85℃ | 0.65mA（コンボ･モード） | AN5804 |
| LSM6DSV16BX | 民生機器 | 128ノード | ±4000dps、±16g | -40℃～+85℃ | 0.95mA（コンボ･モード） | AN5892 |
| LSM6DSV32X | 民生機器 | 128ノード | ±4000dps、±32g | -40℃～+85℃ | 0.65mA（コンボ･モード） | AN6071 |
| LSM6DSV80X | 民生機器 | 256ノード | ±4000dps、±80g | -40℃～+85℃ | 0.8mA（コンボ･モード） | AN6288 |
| LSM6DSV320X | 民生機器 | 256ノード | ±4000dps、±320g | -40℃～+85℃ | 0.8mA（コンボ･モード） | AN6292 |
| ASM330LHBG1 | 車載機器 | 512ノード | ±4000dps、±16g | -40℃～+125℃ | 0.8mA（コンボ･モード） | AN6068 |
| ASM330LHHXG1 | 車載機器 | 512ノード | ±4000dps、±16g | -40℃～+125℃ | 0.8mA（コンボ･モード） | AN5987 |
| ISM330BX | 産業機器 | 128ノード | ±4000dps、±8g | -40℃～+85℃ | 0.6mA（コンボ･モード） | AN6124 |
機械学習コア内蔵バイオセンサ
| 品名 | アプリケーション | 機械学習コア | 入力換算ノイズ | 最大入力インピーダンス | 電源電流 | 最大ODR | 機械学習コアのアプリケーションノート |
| ST1VAFE3BX | 民生機器 | 128ノード | 10µV | 1000MΩ | 48.1マイクロアンペア | 3200Hz | AN6208 |
| ST1VAFE6AX | 民生機器 | 128ノード | 54µV | 2400MΩ | 205マイクロアンペア | 240Hz | AN6161 |
機械学習コア内蔵のその他のMEMSセンサ
| 品名 | アプリケーション | ファミリ | 機械学習コア | 最大測定範囲 | 動作温度範囲 | 消費電流 | 機械学習コアのアプリケーションノート |
| LSM6DSOX | 民生機器 | 慣性測定ユニット | 256ノード | ±2000dps、±16g | -40℃～+85℃ | 0.55mA（コンボ･モード） | AN5259 |
| LSM6DSO32X | 民生機器 | 慣性測定ユニット | 256ノード | ±2000dps、±32g | -40℃～+85℃ | 0.55mA（コンボ･モード） | AN5656 |
| LSM6DSRX | 民生機器 | 慣性測定ユニット | 512ノード | ±4000dps、±16g | -40℃～+85℃ | 1.2mA（コンボ･モード） | AN5393 |
| ISM330DHCX | 産業機器 | 慣性測定ユニット | 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 |
| ASM330LHB | 車載機器 | 慣性測定ユニット | 512ノード | ±4000dps、±16g | -40℃～+105℃ | 0.8mA（コンボ･モード） | AN5915 |
| ASM330LHHX | 車載機器 | 慣性測定ユニット | 512ノード | ±4000dps、±16g | -40℃～+105℃ | 0.8mA（コンボ･モード） | AN5781 |
機械学習コア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。
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
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
| 品名 | 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 |
| 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。
MEMS Studioを使用すると、独自のニューラル･ネットワーク･モデル（Keras、TensorFlowLite、ONNXで作成したもの）を、ISPU向けに最適化されたCコードに変換できます。
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。
マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、MEMSセンサなどの各種STデバイス用のエッジAIモデルを最適化およびコンパイルするためのコマンド･ライン･インタフェース（CLI）ツールです。
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。
ウェビナー | 対象 |
| 命を守るウェアラブル計測テクノロジーLSM6DSV32X IMUのご紹介 | 機械学習コア |
| 次世代の振動検知とモーション･トラッキング | 機械学習コア |
| IoTをもっと身近なものにするエッジAI | インテリジェント･センサ処理ユニット |
ビデオ | 対象 |
| AIコア搭載MEMSセンサ（ISPU：インテリジェント･センサ処理ユニット） | インテリジェント･センサ処理ユニット |
| 機械学習コアのフィルタおよび特徴量を自動選択するMEMS Studioの機能 | 機械学習コア |
| ISPUによる魔法の杖：魔法を現実のものとするセンシング･ソリューション | インテリジェント･センサ処理ユニット |
| AIをさらにIoTエッジへ！ 機械学習コア内蔵MEMSセンサの使い方入門 | 機械学習コア |
| 15分で作成可能！電子ペンのモーション検出 | 機械学習コア |
| エッジAIによる簡単アクティビティ検出！機械学習コア内蔵6軸モーション・センサ | 機械学習コア |
| DSPコア搭載MEMSセンサ（ISPU：インテリジェント･センサ処理ユニット） | インテリジェント･センサ処理ユニット |
| MEMS Studio: MEMSセンサ評価･開発向けオール･インワン･ソフトウェア･ツール | 統合ソフトウェア･ツール |
| センサ評価からAI開発まで！MEMS Studioの可能性 | 総合ソフトウェア･ツール |
ホワイトペーパー | 対象 |
| IMU（慣性計測ユニット）の導入でエンジニアリングの課題を解決 | 慣性計測ユニット |
| 知性を持ったセンサでエッジAIを！インテリジェント･センサ処理ユニット | インテリジェント･センサ処理ユニット |
| AI主導のインテリジェント･ファクトリ向けセンサ | 機械学習コア |
| 比類のない車載アプリケーション開発エクスペリエンスを実現するMEMSセンサ | 機械学習コア |
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