Qeexo 和 STMicroelectronics 利用具有机器学习功能的运动传感器加速下一代物联网应用的开发
加利福尼亚州山景城和瑞士日内瓦，7 年 2021 月 XNUMX 日
Qeexo是 Qeexo AutoML 自动机器学习 (ML) 平台的开发商，该平台可加速边缘 tinyML 模型的开发，以及 意法半导体（纽约证券交易所股票代码：STM）， ST 是一家为各类电子应用客户提供服务的全球半导体领导者，今天宣布 ST 的机器学习核心 (MLC) 传感器可在 Qeexo AutoML 上使用。
ST 的 MLC 传感器本身通过运行传感相关算法（该算法由大量传感数据构建而成，否则这些算法将在主机处理器上运行）大幅降低系统整体功耗。利用这些传感器数据，Qeexo AutoML 可以自动为边缘设备生成高度优化的机器学习解决方案，具有超低延迟、超低功耗和极小的内存占用。这些算法解决方案克服了芯片尺寸对计算能力和内存大小的限制，并为传感器提供了高效的机器学习模型，从而延长了系统电池寿命。
“为了履行我们最近宣布与 ST 合作时做出的承诺， Qeexo 增加了对 ST 机器学习核心传感器系列的支持 Qeexo AutoML“ Qeexo 首席执行官 Sang Won Lee 说道。 “通过与 ST 的合作，应用程序开发人员现在可以在 ST 的 MLC 传感器上快速构建和部署机器学习算法，而无需消耗 MCU 周期和系统资源，并且可以用于无限范围的应用，包括工业和物联网用例。”
“适应 Qeexo AutoML 意法半导体机器学习核心传感器的嵌入式机器学习功能可帮助开发人员更轻松地将嵌入式机器学习功能快速添加到其超低功耗应用中。” 意法半导体 MEMS 传感器部门总监 Simone Ferri 说道。 “将 MLC 置于我们的传感器中，包括 LSM6DSOX 或 ISM330DHCX，可显着减少系统数据传输量，卸载网络处理，并可能将系统功耗降低几个数量级，同时提供增强的事件检测、唤醒逻辑和实时边缘计算。”
关于 Qeexo
Qeexo 是第一家为嵌入式边缘设备（Cortex M0-M4 级）实现端到端机器学习自动化的公司。我们的一键式全自动 Qeexo AutoML 平台允许客户利用传感器数据快速构建机器学习解决方案，适用于工业、物联网、可穿戴设备、汽车、移动设备等高度受限的环境。全球有超过 300 亿台设备配备了基于 Qeexo AutoML 构建的 AI。使用 Qeexo AutoML 构建的解决方案具有高性能，经过优化，具有超低延迟、超低功耗和极小的内存占用。有关更多信息，请访问 www.qeexo.com.
关于意法半导体
在 ST，我们有 46,000 名半导体技术创造者和制造者，他们拥有最先进的制造设施，精通半导体供应链。作为一家独立的设备制造商，我们与 100,000 多家客户和数千家合作伙伴合作，设计和构建产品、解决方案和生态系统，以应对他们的挑战和机遇，并满足支持更可持续世界的需求。我们的技术可以实现更智能的移动性、更高效的电源和能源管理，以及物联网和 5G 技术的大规模部署。更多信息请访问 .
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