STマイクロエレクトロニクス、大量のデータを扱う次世代産業機器の開発に貢献する独自のデュアルレンジ・モーション・センサを発表 STマイクロエレクトロニクスのプレスリリース
ISM6HG256Xは、アセット･トラッキングや作業員の安全を測定するウェアラブル機器、状態モニタリング、ロボット、ファクトリ･オートメーション（FA）、ブラック･ボックスによるイベント記録など、インダストリアルIoTアプリケーションにおける信頼性の高い高性能センサに対する需要の増加に対応します。加速度センサに2つの異なる測定レンジを持たせることによって、複数のセンサを使用する必要がなくなるため、システム設計が簡略化され、全体的な複雑さを軽減できます。内蔵のエッジ処理と自己構成機能により、リアルタイムのイベント検出やコンテキスト適応型センシングが可能です。こうした機能は、長期にわたるアセット･トラッキングのセンサ･ノードや安全管理のためのウェアラブル機器、産業機器の連続的なモニタリング、ファクトリ･オートメーション（FA）システムなどに不可欠となっています。 STのアナログ･パワー & ディスクリート･MEMS･センサグループ バイスプレジデント 兼 MEMSサブグループ･ジェネラル･マネージャであるSimone Ferriは、次のようにコメントしています。「従来のソリューションでは、低加速範囲と高加速範囲をカバーするために複数のセンサが必要で、システムの複雑化や消費電力の増加、コストの上昇を招いていました。ISM6HG256Xは、1つの高集積センサでこうした課題に対応します。この新たなセンシング技術は、過酷な環境にも対応しており、慣性センサ内部で動作する機械学習コアを用いることで、消費電力を極限まで抑えながら、動きや活動、イベントをすばやく認識･追跡･分類できます。これにより、デジタル･トランスフォーメーションに取り組む企業の、データに基づくスマートな意思決定を支援します。」 エッジAIは、STのMEMS開発における重要な原動力です。デバイス上でリアルタイムのデータ処理を可能にし、遅延と使用電力を抑えることで、性能と効率を向上します。ローカルでデータを処理することでプライバシーやセキュリティを強化し、外部処理への依存度を低減するとともに、さまざまなアプリケーションに拡張性と柔軟性を与えます。さらにエッジAIは、先進的なセンシングやIoT統合などの革新的な用途をサポートしており、スマートなネットワーク接続型機器向けの需要の増加に対応します。ISM6GH256Xには、独自の機械学習コア（MLC）やステート･マシン（FSM）に加えて、適応型自己構成機能（ASC）と低消費電力センサ･フュージョン（SFLP）が搭載されています。これらの機能により、エッジAIをセンサに直接組み込むことで、検出されたイベントを自律的に分類し、低遅延のリアルタイム性能と超低消費電力を可能にします。この組込み技術は、信号をダイナミックに再構築し、再現性の高いモーション･トラッキングを提供できます。組込みのSFLPアルゴリズムにより、わずか数µAという電流消費での3Dオリエンテーション･トラッキングも可能です。STの最新MEMSセンサ･テクノロジーについては、11月20日に開催されるSTM32 Summitのセッション「From data to insight: build intelligent, low-power IoT solutions with ST smart sensors and STM32」（データから洞察へ：STのスマート･センサとSTM32を使用した低消費電力のインテリジェントIoTソリューションの構築）で講演予定です。詳細と登録については、STは、約50,000名の従業員を擁し、包括的なサプライ・チェーンと最先端の製造設備を有する世界的な総合半導体メーカーです。約20万社を超えるお客様や数千社のパートナー企業と協力しながら、お客様のビジネス創出や持続可能な社会をサポートする半導体ソリューションの開発ならびにエコシステムの構築に取り組んでいます。STのテクノロジーは、スマート・モビリティ、電力エネルギー管理の効率化、クラウド接続型自律デバイスの普及を可能にします。STは、すべての直接・間接排出（スコープ1および2）、ならびに製品輸送、従業員の出張･通勤による排出（スコープ3の注力分野）におけるカーボンニュートラル達成に向けた取り組みを進めており、2027年末までに再生可能エネルギーの使用率を100％にする計画です。さらに詳しい情報はSTのウェブ サイト （.
ISM6HG256Xは、アセット･トラッキングや作業員の安全を測定するウェアラブル機器、状態モニタリング、ロボット、ファクトリ･オートメーション（FA）、ブラック･ボックスによるイベント記録など、インダストリアルIoTアプリケーションにおける信頼性の高い高性能センサに対する需要の増加に対応します。加速度センサに2つの異なる測定レンジを持たせることによって、複数のセンサを使用する必要がなくなるため、システム設計が簡略化され、全体的な複雑さを軽減できます。内蔵のエッジ処理と自己構成機能により、リアルタイムのイベント検出やコンテキスト適応型センシングが可能です。こうした機能は、長期にわたるアセット･トラッキングのセンサ･ノードや安全管理のためのウェアラブル機器、産業機器の連続的なモニタリング、ファクトリ･オートメーション（FA）システムなどに不可欠となっています。 STのアナログ･パワー & ディスクリート･MEMS･センサグループ バイスプレジデント 兼 MEMSサブグループ･ジェネラル･マネージャであるSimone Ferriは、次のようにコメントしています。「従来のソリューションでは、低加速範囲と高加速範囲をカバーするために複数のセンサが必要で、システムの複雑化や消費電力の増加、コストの上昇を招いていました。ISM6HG256Xは、1つの高集積センサでこうした課題に対応します。この新たなセンシング技術は、過酷な環境にも対応しており、慣性センサ内部で動作する機械学習コアを用いることで、消費電力を極限まで抑えながら、動きや活動、イベントをすばやく認識･追跡･分類できます。これにより、デジタル･トランスフォーメーションに取り組む企業の、データに基づくスマートな意思決定を支援します。」 エッジAIは、STのMEMS開発における重要な原動力です。デバイス上でリアルタイムのデータ処理を可能にし、遅延と使用電力を抑えることで、性能と効率を向上します。ローカルでデータを処理することでプライバシーやセキュリティを強化し、外部処理への依存度を低減するとともに、さまざまなアプリケーションに拡張性と柔軟性を与えます。さらにエッジAIは、先進的なセンシングやIoT統合などの革新的な用途をサポートしており、スマートなネットワーク接続型機器向けの需要の増加に対応します。ISM6GH256Xには、独自の機械学習コア（MLC）やステート･マシン（FSM）に加えて、適応型自己構成機能（ASC）と低消費電力センサ･フュージョン（SFLP）が搭載されています。これらの機能により、エッジAIをセンサに直接組み込むことで、検出されたイベントを自律的に分類し、低遅延のリアルタイム性能と超低消費電力を可能にします。この組込み技術は、信号をダイナミックに再構築し、再現性の高いモーション･トラッキングを提供できます。組込みのSFLPアルゴリズムにより、わずか数µAという電流消費での3Dオリエンテーション･トラッキングも可能です。STの最新MEMSセンサ･テクノロジーについては、11月20日に開催されるSTM32 Summitのセッション「From data to insight: build intelligent, low-power IoT solutions with ST smart sensors and STM32」（データから洞察へ：STのスマート･センサとSTM32を使用した低消費電力のインテリジェントIoTソリューションの構築）で講演予定です。詳細と登録については、STは、約50,000名の従業員を擁し、包括的なサプライ・チェーンと最先端の製造設備を有する世界的な総合半導体メーカーです。約20万社を超えるお客様や数千社のパートナー企業と協力しながら、お客様のビジネス創出や持続可能な社会をサポートする半導体ソリューションの開発ならびにエコシステムの構築に取り組んでいます。STのテクノロジーは、スマート・モビリティ、電力エネルギー管理の効率化、クラウド接続型自律デバイスの普及を可能にします。STは、すべての直接・間接排出（スコープ1および2）、ならびに製品輸送、従業員の出張･通勤による排出（スコープ3の注力分野）におけるカーボンニュートラル達成に向けた取り組みを進めており、2027年末までに再生可能エネルギーの使用率を100％にする計画です。さらに詳しい情報はSTのウェブサイト（
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