EMBEDDED ARTIFICIAL INTELLIGENCE AUGMENTED SENSORS

A method, sensor, and non-transitory computer-readable storage medium are provided for estimating actual amplitudes of a waveform. A machine learning model may be trained for an embedded system of a first three-axes sensor having a limited range to estimate the actual amplitudes of a waveform that saturates the first three-axes sensor in a direction of one of the three axes. The embedded system acquires a second waveform during use of a tool including the first three-axes sensor. The second waveform that occurs after a second waveform producing event is isolated. The embedded system extracts a multi-dimensional feature from the isolated second waveform and estimates, using the machine learning model, the actual amplitudes of the second waveform based on the extracted multi-dimensional feature. L'invention concerne un procédé, un capteur et un support de stockage lisible par ordinateur non transitoire pour estimer des amplitudes réelles d'une forme d'onde. Un modèle d'apprentissage automatique peut être entraîné pour un système intégré d'un premier capteur à trois axes ayant une plage limitée pour estimer les amplitudes réelles d'une forme d'onde qui sature le premier capteur à trois axes dans une direction de l'un des trois axes. Le système intégré acquiert une deuxième forme d'onde pendant l'utilisation d'un outil comprenant le premier capteur à trois axes. La deuxième forme d'onde qui se produit après un deuxième événement de production de forme d'onde est isolée. Le système intégré extrait une caractéristique multidimensionnelle à partir de la deuxième forme d'onde isolée et estime, au moyen du modèle d'apprentissage automatique, les amplitudes réelles de la deuxième forme d'onde sur la base de la caractéristique multidimensionnelle extraite.