Inteligența artificială își extinde tot mai mult prezența dincolo de centrele de date și serviciile cloud. O întâlnim din ce în ce mai des acolo unde deciziile trebuie luate imediat – în roboți autonomi, sisteme de monitorizare, camere inteligente sau soluții industriale. În astfel de aplicații, nu contează doar puterea de calcul, ci și capacitatea de a controla dispozitivele în timp real.
Tocmai pentru astfel de proiecte a fost creată Arduino VENTUNO Q – cea mai avansată platformă din istoria Arduino, proiectată pentru aplicații Edge AI, robotică și sisteme de viziune artificială. Producătorul o prezintă sub sloganul “Where AI takes action”, subliniind că rolul său nu se limitează la rularea modelelor AI, ci include și transformarea deciziilor acestora în acțiuni în lumea fizică.
Când AI trebuie să acționeze, nu doar să analizeze
Dezvoltarea dispozitivelor inteligente presupune adesea utilizarea mai multor platforme. Un computer pe o singură placă (SBC) rulează sistemul de operare Linux și modelele de inteligență artificială, în timp ce un microcontroler separat asigură comunicarea cu senzorii, controlul motoarelor sau gestionarea interfețelor în timp real.
Această abordare funcționează, dar crește complexitatea proiectului, necesită comunicare între dispozitive și complică trecerea de la prototip la produsul finit.
VENTUNO Q reunește capacitățile de procesare AI și funcțiile de control în timp real pe o singură platformă.
https://www.youtube.com/watch?v=SzT6vDtz6rU
Linux întâlnește Arduino
Unul dintre pilonii platformei VENTUNO Q este arhitectura Dual Brain, descrisă de Arduino prin expresia “Linux meets Arduino”. Aceasta combină capacitățile unui sistem Linux cu funcțiile de control în timp real ale unui microcontroler. Comparativ cu Arduino UNO Q, VENTUNO Q oferă resurse hardware semnificativ mai mari, care permit rularea unor modele AI mai solicitante și dezvoltarea unor aplicații mai complexe.
Platforma utilizează procesorul Qualcomm Dragonwing IQ8 pentru rularea sistemului de operare Linux, a modelelor AI și a aplicațiilor bazate pe analiza imaginilor sau pe modele lingvistice locale. În paralel, microcontrolerul STM32H5 asigură controlul determinist al dispozitivelor, gestionarea interfețelor industriale și executarea sarcinilor cu cerințe stricte de răspuns în timp real. Cele două cipuri comunică printr-un mecanism de apel de procedură la distanță (RPC), în cadrul unui mediu de dezvoltare unificat.
Astfel, proiectantul beneficiază atât de performanța platformelor Linux, cât și de simplitatea și funcționalitățile ecosistemului Arduino.
Platformă proiectată pentru Edge AI
VENTUNO Q integrează o unitate de procesare neurală (NPU) cu o performanță de până la 40 TOPS, 16 GB de memorie RAM LPDDR5 și 64 GB de stocare eMMC, cu posibilitatea extinderii capacității de stocare prin adăugarea unui SSD NVMe. Aceste resurse permit rularea locală a modelelor AI pentru analiza imaginilor, recunoașterea și sinteza vorbirii, precum și a modelelor lingvistice.
Dincolo de aceste specificații, contează aplicațiile pentru care a fost concepută platforma. Producătorul indică următoarele domenii de utilizare:
- robotică autonomă;
- sisteme de viziune artificială bazate pe AI;
- soluții industriale Edge AI;
- sisteme inteligente care utilizează modele AI locale;
- aplicații pentru orașe inteligente;
- educație și cercetare științifică.
Trei camere. Mai mult decât un câmp vizual extins
Unul dintre elementele care diferențiază VENTUNO Q de multe platforme embedded este suportul pentru trei camere cu interfață MIPI CSI. Acesta permite analiza simultană a imaginilor din mai multe perspective, extinzând semnificativ capacitățile sistemelor de viziune artificială.
În practică, pot fi dezvoltați roboți autonomi care analizează mediul înconjurător, sisteme de monitorizare cu mai multe puncte de observație sau soluții de control al calității în care imaginile de la mai multe camere permit detectarea defectelor care nu sunt vizibile dintr-un singur unghi. Utilizarea mai multor camere deschide, de asemenea, calea către aplicații mai avansate, precum estimarea adâncimii, urmărirea obiectelor sau sisteme de viziune artificială pentru infrastructura inteligentă.
Arduino App Lab – un nou mediu de lucru
VENTUNO Q vine și cu suport software.
Arduino App Lab este un mediu de dezvoltare care reunește programe Arduino, aplicații Linux și modele AI în cadrul aceluiași proiect.
Astfel, dezvoltatorii pot combina programe Arduino (sketch-uri), scripturi Python și modele AI gata de utilizare, rulate prin aplicații Linux, fără a fi necesară trecerea de la un instrument la altul. Pentru cei aflați la început, sunt disponibile aplicații gata de utilizare, exemple și biblioteci de modele. Utilizatorii avansați pot folosi propriile framework-uri, Docker sau instrumentele standard disponibile în Linux.
Dezvoltă proiecte utilizând ecosistemul existent
Unul dintre principalele avantaje ale platformei VENTUNO Q este compatibilitatea cu soluțiile consacrate din ecosistemul Arduino.
Platforma este compatibilă cu plăcile de extensie Arduino UNO (shield-uri), modulele Modulino și accesoriile care utilizează standardul Qwiic. În plus, dispune de un conector cu 40 de pini pentru conectarea unor module de extensie. Dotările sunt completate de conectori pentru camere, unități de stocare NVMe și alte module de extensie.
Astfel, utilizatorii pot construi o soluție completă, combinând platforma cu camere compatibile, unități de stocare, surse de alimentare, module de comunicație sau componente de automatizare disponibile în oferta TME.
O nouă direcție de dezvoltare
VENTUNO Q depășește posibilitățile plăcilor Arduino clasice și extinde prezența producătorului în domeniul roboticii, al aplicațiilor Edge AI și al sistemelor industriale inteligente.
În același timp, păstrează avantajele pentru care Arduino este cunoscut de ani de zile: ușurința în utilizare, un ecosistem accesibil și posibilitatea de a trece rapid de la idee la un proiect funcțional.
Pentru ingineri, aceasta înseamnă un nou instrument pentru dezvoltarea aplicațiilor AI avansate. Pentru comunitatea Arduino, marchează începutul unui nou capitol, în care inteligența artificială trece de la analiza datelor la acțiuni concrete în lumea fizică.
Text elaborat de Transfer Multisort Elektronik Sp. z o.o.
Glosar de termeni
- Edge AI – Rularea modelelor de inteligență artificială local, pe dispozitiv, fără a depinde de procesarea în cloud.
- NPU (Neural Processing Unit) – Unitate de procesare neurală specializată în accelerarea calculelor pentru modele AI.
- TOPS (Tera Operations Per Second) – Indicator de performanță care exprimă numărul de mii de miliarde de operații efectuate pe secundă.
- Control determinist – Executarea sarcinilor cu timpi de răspuns previzibili, necesari în aplicațiile de control în timp real.
- RPC (Remote Procedure Call) – Mecanism prin care un program poate solicita executarea unei funcții pe un alt procesor sau sistem.
- MIPI CSI (Camera Serial Interface) – Interfață serială pentru transferul datelor de la camere către procesor.
- NVMe (Non-Volatile Memory Express) – Protocol de acces la unități de stocare, precum SSD-urile conectate prin PCIe.
- Shield Arduino – Placă de extensie care adaugă funcționalități unei plăci Arduino compatibile.