现今的问题已经不再是边缘 AI 是否将会持续存在，而是如何才能在竞争激烈的领域中成功。因此，意法半导体（STMicroelectronics；ST）特别造访边缘机器学习技术之感测器模组的知名义大利公司221e，同时它亦是 ST合作伙伴计画的成员，帮助大家了解其如何使用STM32 微控制器和 ST 感测器所打造出的三个平台：用於严峻环境的NeuraTrack，以及用於研究的Mitch和 Muse。

图一 : 221e的Mitch平台

三个平台都提供了「感测器融合 AI」或「NeuraSense」技术，该技术将来自嵌入式加速度计、陀螺仪和磁力计的数据，传送到能够辨识活动或动作类型的神经网络。NeuraSense 运行於221e 的动作处理引擎（Motion Processing Engine；MPE）上，可融合多个感测器IMU数据。作为ST 授权合作伙伴，221e最初设计其 MPE 目的是为了救生相关应用，其不容许任何错误发生。因此，它能够提供高度准确的结果，为各种应用提供资讯。

为了协助大家了解，我们将重点介绍Muse。Muse平台采用STM32WB5MMG模组和 LSM6DSO32惯性感测器，用於追?主流和医疗环境中的活动。其PCB很小，仅22 mm x 22 mm，但功能强大，能够以1,600Hz 的频率采集惯性数据，并透过Bluetooth Low Energy 5.0 发送资讯。事实上，已有4家义大利医院使用Muse系统。
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