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퀵소(Qeexo)와 ST마이크로일렉트로닉스(STMicroelectronics, 이하 ST)가 ST의 머신러닝 코어(MLC) 센서를 퀵소 AutoML에서 사용하도록 지원한다고 밝혔다. 

ST의 MLC 센서는 감지된 대규모 데이터 세트로 구현된 센싱 관련 알고리즘을 호스트 프로세서에서 실행하는 대신 자체적으로 실행함으로써 전반적인 시스템 전력소모를 크게 줄여준다. 퀵소 AutoML은 이 센서 데이터를 이용해 초저 지연시간 및 초저 전력소모의 메모리 공간이 매우 작은 엣지 디바이스에 최적화된 머신러닝 솔루션을 자동 생성할 수 있다. 이러한 알고리즘 솔루션은 컴퓨팅 성능과 메모리 크기에 따른 다이 크기의 한계를 극복하고, 센서에 맞는 효율적인 머신러닝 모델을 통해 시스템의 배터리 수명을 연장해준다. 

퀵소의 이상원 CEO는 “퀵소는 최근 ST와의 협업을 발표하면서 약속한바 대로 퀵소 AutoML에서 ST의 머신러닝 코어 센서 제품군에 대한 지원을 추가했다”고 밝히고, “ST와의 이번 협력을 통해 애플리케이션 개발자들은 산업 및 IoT 적용 사례를 비롯해 아주 광범위한 애플리케이션에 걸쳐 MCU 사이클과 시스템 리소스를 소비하지 않고도 ST의 MLC 센서에서 머신러닝 알고리즘을 신속하게 구현하고 배치할 수 있게 되었다”고 말했다. 

ST의 MEMS 센서 부문 상무인 시모네 페리(Simone Ferri)는 “ST의 머신러닝 코어 센서에 퀵소 AutoML을 적용하면서 개발자들은 임베디드 머신러닝을 초저전력 애플리케이션에 보다 쉽고 신속하게 추가할 수 있다”며, “LSM6DSOX 또는 ISM330DHCX 등 ST의 센서 제품군에 MLC를 배치하면, 시스템의 데이터 전송량을 크게 줄이고 네트워크 프로세싱을 오프로드하며 잠재적으로는 시스템 전력소모를 수십 배까지 감소시키게 된다. 이와 동시에 향상된 이벤트 감지성능, 웨이크업 로직, 실시간 엣지 컴퓨팅도 제공한다”고 설명했다.