LSM6DSOXでどのようなことができるのか でもご紹介したいと思います使用するのは このSensorTile.boxという消火ボードですこのSensorTile.boxには LSM6DSOXをはじめ 各種センサーや低消費電力32bitマイコンSTM3人L4 グルーツースローエナジーモジュールリチーヌポリマレンチなどウェアラブル機器や IoTセンサーノードに必要な機能が全て搭載されていますこのSensorTile.box上の LSM6DSOXでさまざまな機械学習法のサンプルを試してみることができますでは実際に動かしてみたいと思います 現在 このSensorTile.boxはブルートゥースへこちらのタブレット端末に接続されていますこの一覧にある通り アクティビティ検出や事務アクティビティ検出振動レベル判定などさまざまな機能を LSM6DSOX内蔵の機械学習コアで動かすことができます代表的なアプリケーション例でもあるアクティビティ検出を動かしてみましょうこれで機械学習コアによって生成されたDecision3が LSM6DSOXに書き込まれましたすでに動作を開始していますのでSensorTile.boxを持って歩いてるふうに足組みをしてみますするとこのように表示がウォーキングに変化しました次は走る時のようにピッチを上げて足組みをしてみます表示がジョギングに変化しました そして立ち止まるとスシルとなり立ち止まっている状態を検出します同様に自転車や車に乗った場合も検出できますこれはそれぞれの動作や状態を記録した加速度センサーのログデータから事前に機械学習を行いその学習結果としていられたDecision3が LSM6DSOX内で動作することで判定結果を得ていますしかも今ご紹介したアクティビティ検出の例ではセンサー自体の消費電量に加えわずかプラス4マイクロアンペアルこの判定を行うことができるためマイコンにソフトウェアで同様の検出アルゴリズムを実装する場合と比較して100分の1以下の消費電量で動作させることができますなお動作に必要なソフトウェアツールはすべて無償でSTが提供しています機械学習コアを活用したアプリケーション開発をすぐにスタートできるセンサータイルドットボックスを是非ご活用ください