Transfer Multisort Elektronik Germany GmbH

Wenn KI handeln muss, nicht nur analysieren

Bis vor kurzem erforderte der Bau intelligenter Geräte die Nutzung mehrerer verschiedener Plattformen. Ein Einplatinencomputer war für das Ausführen von Linux und KI-Modellen verantwortlich, während ein separater Mikrocontroller für die Kommunikation mit Sensoren, die Steuerung von Motoren und die Bedienung von Echtzeitschnittstellen zuständig war.

Diese Lösung funktionierte, erhöhte jedoch die Komplexität des Projekts, erforderte die Kommunikation zwischen Geräten und erschwerte den Übergang vom Prototyp zum fertigen Produkt.

VENTUNO Q wurde entwickelt, um beide Welten auf einer Plattform zu vereinen.

                   
https://www.youtube.com/watch?v=SzT6vDtz6rU                   

Linux trifft Arduino

Einer der Grundpfeiler der VENTUNO Q-Plattform ist die Dual Brain-Architektur, die von Arduino als "Linux meets Arduino" bezeichnet wird. Sie kombiniert die Leistung von Linux mit den Möglichkeiten eines Echtzeit-Mikrocontrollers und bietet erheblich mehr Hardware-Ressourcen, die die Implementierung anspruchsvollerer KI-Modelle und die Realisierung komplexerer Anwendungen als bei Arduino UNO Q ermöglichen.

Die Plattform nutzt den Qualcomm Dragonwing IQ8-Prozessor, der für das Ausführen von Linux, KI-Modellen und Anwendungen verantwortlich ist, die Bildanalyse oder lokale Sprachmodelle verwenden. Gleichzeitig befindet sich auf der Platine ein STM32H5-Mikrocontroller, der für die deterministische Steuerung von Geräten, die Bedienung industrieller Schnittstellen und die Ausführung von Aufgaben verantwortlich ist, die präzise Echtzeitreaktionen erfordern. Beide Systeme arbeiten über einen RPC-Mechanismus zusammen und schaffen eine einheitliche Entwicklungsumgebung.

Dadurch muss der Entwickler nicht mehr zwischen der Leistung von Linux-Plattformen und der Einfachheit und den Möglichkeiten des Arduino-Ökosystems wählen.

Plattform für Edge AI konzipiert

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VENTUNO Q bietet bis zu 40 TOPS NPU-Rechenleistung, 16 GB LPDDR5-RAM und 64 GB eMMC-Speicher mit der Möglichkeit, um eine NVMe-Festplatte zu erweitern. Solche Parameter ermöglichen es, lokal KI-Modelle auszuführen, die unter anderem für Bildanalyse, Sprach- und Syntheseerkennung sowie die Bedienung lokaler Sprachmodelle verwendet werden.

Doch die Zahlen sind hier nicht das Wichtigste.

Viel wichtiger ist, dass die Plattform für die Umsetzung spezifischer Anwendungen vorbereitet wurde. Der Hersteller weist auf die folgenden möglichen Anwendungsbereiche hin:

•       autonome Robotik,

•       Vision-AI-Systeme,

•       industrielle Edge-AI-Lösungen,

•       intelligente Systeme, die lokale KI-Modelle nutzen,

•       Smart-City-Anwendungen,

•       Bildung und wissenschaftliche Forschung.

Drei Kameras. Mehr als nur ein breiteres Bild.

Ein Element, das VENTUNO Q von vielen eingebetteten Plattformen unterscheidet, ist die Unterstützung von drei Kameras mit MIPI-CSI-Schnittstelle. Dadurch ist eine gleichzeitige Bildanalyse aus mehreren Perspektiven möglich, was die Möglichkeiten von Systemen, die maschinelles Sehen nutzen, erheblich erweitert.

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In der Praxis bedeutet dies die Möglichkeit, autonome Roboter zu bauen, die ihre Umgebung analysieren, Überwachungssysteme, die mehrere Beobachtungspunkte nutzen, oder Qualitätskontrolllösungen, bei denen das Bild von mehreren Kameras hilft, Mängel zu erkennen, die aus einer einzigen Perspektive nicht sichtbar sind. Die Unterstützung mehrerer Kameras eröffnet auch den Weg zu fortschrittlicheren Anwendungen wie Tiefenanalyse, Objektverfolgung oder visuellen Systemen für intelligente Infrastrukturen.

Arduino App Lab – neue Arbeitsumgebung

VENTUNO Q ist nicht nur neue Hardware.

Parallel dazu führt Arduino das Arduino App Lab ein – eine Umgebung, die Arduino-Projekte, Anwendungen, die unter Linux laufen, und KI-Modelle in einem einzigen Projekt integriert.

In einem Projekt können klassische Arduino-Sketches, Python-Skripte und fertige KI-Modelle verwendet werden, die unter der Kontrolle von Linux-Anwendungen arbeiten, ohne dass zwischen verschiedenen Werkzeugen gewechselt werden muss. Für Einsteiger stehen fertige Anwendungen, Beispiele und Modellbibliotheken zur Verfügung, während fortgeschrittene Benutzer ihre eigenen Frameworks, Docker oder die in Linux verfügbaren Standardwerkzeuge nutzen können.

Projekte mit dem bestehenden Ökosystem entwickeln

Einer der größten Vorteile von VENTUNO Q ist die Kompatibilität mit Lösungen, die seit Jahren das Arduino-Ökosystem bilden.

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Die Plattform arbeitet mit Arduino UNO Shields, Modulino-Modulen und Zubehör, das den Qwiic-Standard verwendet. Zusätzlich ist sie mit einem beliebten 40-poligen Stiftleistenanschluss ausgestattet, der die Nutzung einer breiten Palette verfügbarer Erweiterungen ermöglicht. Ergänzt wird das Ganze durch Anschlüsse für Kameras, NVMe-Speicher und andere Erweiterungsmodule.

Aus der Perspektive der Benutzer bedeutet dies die Möglichkeit, eine vollständige Lösung zu bauen, die nicht nur die Plattform selbst, sondern auch kompatible Kameras, Datenträger, Netzteile, Kommunikationsmodule oder Automatisierungselemente umfasst, die im TME-Angebot verfügbar sind.

Der Beginn einer neuen Entwicklungsrichtung

VENTUNO Q lässt sich schwer mit klassischen Arduino-Platinen vergleichen. Es ist eine Plattform, die dem Hersteller die Tür zur Welt der Robotik, Edge AI und intelligenten Industriesysteme öffnet.

Gleichzeitig bewahrt sie das, wofür Arduino seit Jahren bekannt ist – die Einfachheit des Einstiegs, das benutzerfreundliche Ökosystem und die Möglichkeit, schnell von der Idee zum funktionierenden Projekt zu gelangen.

Für Ingenieure bedeutet dies ein neues Werkzeug zum Bau fortschrittlicher KI-Anwendungen. Für die Arduino-Community – der Beginn eines neuen Kapitels, in dem künstliche Intelligenz nicht bei der Datenanalyse endet, sondern ein integraler Bestandteil von Geräten wird, die in der realen Welt arbeiten.

Der Text wurde von Transfer Multisort Elektronik Sp. z o.o. verfasst.

https://www.tme.eu/de/news/about-product/page/79670/arduino-ventuno-q-neue-plattform-fuer-edge-ai-robotik-und-intelligente-systeme/