半導體供應商意法半導體在其先進的慣性感測器內整合機器學習技術，提升手機和穿戴式設備的運動追蹤性能和電池續航能力。LSM6DSOX iNEMO感測器整合一個機器學習內核心，可根據已知運動模式對運動數據進行分類處理，接替主處理器處理運動追蹤的第一階段任務，這種方法可節能降耗，加快健身記錄、健康監測、個人導航、跌倒檢測等運動類App的運作速度。

意法半導體推出具機器學習功能的運動感測器

意法半導體類比、MEMS和感測器產品部副總裁Andrea Onetti表示，「機器學習已被社交媒體、金融建模或自動駕駛用於提升模式識別的速度和效率，LSM6DSOX運動感測器整合了機器學習功能，可增加智慧型手機和穿戴式設備的運動追蹤性能。」

配備意法半導體LSM6DSOX的設備可為使用者提供方便省事、回應迅速之「永遠開啟」的使用體驗，而對電池續航時間沒有任何影響。相較傳統感測器，LSM6DSOX整合了更大的內部儲存，並配備最先進的高速I3C數位介面，使感測器與主控制器的互動間隔更長，連接時間更短，且節能省電效果更好。該感測器易於整合至主流行動平台上（例如：Android和iOS），可簡化消費、醫療和工業智慧設備的設計。