現今的問題已經不再是邊緣 AI 是否將會持續存在，而是如何才能在競爭激烈的領域中成功。因此，意法半導體（STMicroelectronics；ST）特別造訪邊緣機器學習技術之感測器模組的知名義大利公司221e，同時它亦是 ST合作伙伴計畫的成員，幫助大家了解其如何使用STM32 微控制器和 ST 感測器所打造出的三個平台：用於嚴峻環境的NeuraTrack，以及用於研究的Mitch和 Muse。

圖一 : 221e的Mitch平台

三個平台都提供了「感測器融合 AI」或「NeuraSense」技術，該技術將來自嵌入式加速度計、陀螺儀和磁力計的數據，傳送到能夠辨識活動或動作類型的神經網絡。NeuraSense 運行於221e 的動作處理引擎（Motion Processing Engine；MPE）上，可融合多個感測器IMU數據。作為ST 授權合作伙伴，221e最初設計其 MPE 目的是為了救生相關應用，其不容許任何錯誤發生。因此，它能夠提供高度準確的結果，為各種應用提供資訊。

為了協助大家了解，我們將重點介紹Muse。Muse平台採用STM32WB5MMG模組和 LSM6DSO32慣性感測器，用於追?主流和醫療環境中的活動。其PCB很小，僅22 mm x 22 mm，但功能強大，能夠以1,600Hz 的頻率採集慣性數據，並透過Bluetooth Low Energy 5.0 發送資訊。事實上，已有4家義大利醫院使用Muse系統。
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