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iNEMO™慣性モジュール
内蔵のステートマシンや機械学習コアなどの機能により、センサー内で一定のデータ処理が可能になります。
従来のセンサー機能に加え、さまざまな機器の動作異常検知などの機能実装を容易に行えます。
また、センサー内でデータ処理を実行することでコントローラの負荷を低減し、アプリケーションの消費電力低減に寄与します。
バッテリー駆動のアプリケーションにも最適です。
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NEW
デバイス内蔵のインテリジェント·センサ処理ユニット（ISPU）と 同社のNanoEdge AI Studio機械学習ライブラリ生成ツールを活用した開発例は こちら
注目の特長
機械学習コア（MLC）
取得データをあらかじめ用意したディシジョン・ツリーによって分類することが可能です。
ディシジョン・ツリーの生成が可能なGUIツールもST社から無償提供されています。
低消費電力
デバイスの消費電力は抑えられており、たとえば機械学習アルゴリズムのローカル・アルゴリズム処理はμAオーダーで実行可能です。
Qvar
電位変動を検知するQvar機能により、プレゼンス検出などのアプリケーションに活用できるほか、機械学習コアなどの機能との組み合わせでより高度なセンシングが実現可能となります。
ユースケース
スマートウォッチ
機械学習コアを活用して、ユーザーの運動状態（走っている、歩いている、など）の判断がセンサー内で実行できます。
Qvar機能により、脱着状態の検知も可能です。
産業機器の動作状態監視
機械学習コアを活用し、機器が発生させる振動を監視すれば、機器の異常な動作を検出できます。
VRヘッドセット
高精度な加速度、ジャイロセンシングに加え、より高度なジェスチャー検出も実現できます。
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関連製品情報
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