意法半導體(ST)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。
