{"id":163614,"date":"2026-03-09T17:12:00","date_gmt":"2026-03-09T15:12:01","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/proekt-arduino-predstavil-odnoplatnyj-kompyuter-ventuno-q"},"modified":"2026-03-09T17:12:00","modified_gmt":"2026-03-09T15:12:01","slug":"proekt-arduino-predstavil-odnoplatnyj-kompyuter-ventuno-q","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/proekt-arduino-predstavil-odnoplatnyj-kompyuter-ventuno-q","title":{"rendered":"El proyecto Arduino presenta la computadora de placa \u00fanica VENTUNO Q","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

El proyecto Arduino, que el a\u00f1o pasado fue adquirido por Qualcomm, ha anunciado la computadora de placa \u00fanica VENTUNO Q, que combina en un solo dispositivo un microcontrolador STM32H5F5 y un microprocesador Qualcomm Dragonwing IQ8 con GPU integrados y un acelerador de IA. El prop\u00f3sito principal de la placa es la creaci\u00f3n de dispositivos de IA aut\u00f3nomos, capaces de resolver tareas de visi\u00f3n por computadora y ejecutar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico de forma aislada. <\/p>\n

Como ejemplos de aplicaci\u00f3n de VENTUNO Q se mencionan la creaci\u00f3n de robots, quioscos inteligentes, analizadores de flujo de tr\u00e1fico, asistentes para el seguimiento de la salud y sistemas de control de calidad en empresas. Al conectar un monitor, teclado y rat\u00f3n, la placa puede utilizarse como estaci\u00f3n de trabajo para desarrolladores, soportando la ejecuci\u00f3n de Arduino App Lab. El dispositivo es compatible con placas de expansi\u00f3n y complementos ya disponibles para las placas Arduino UNO. La fecha de lanzamiento y el precio de VENTUNO Q a\u00fan no han sido anunciados. <\/p>\n

El microprocesador Qualcomm Dragonwing IQ8 (IQ-8275) incluye un CPU Arm Cortex de 8 n\u00facleos, GPU Arm Cortex A623 (877 MHz), un procesador de im\u00e1genes (ISP) Qualcomm Spectra 692 y un acelerador de IA (NPU) Hexagon Tensor AI con un rendimiento declarado de 40 billones de operaciones por segundo. El sistema cuenta con 16 GB de RAM y un almacenamiento eMMC de 64 GB. Para expandir la memoria permanente, hay un conector M.2 para unidades NVMe Gen.4. Se declara soporte para ejecutar Ubuntu y Debian. <\/p>\n

El microcontrolador STM32H5F5 incluye un n\u00facleo Arm Cortex M33 a 250MHz, 4 MB de Flash y 1.5 MB de RAM. Se soporta la ejecuci\u00f3n de RTOS Zephyr, garantizando plena compatibilidad con el sistema operativo ROS 2 (Robot Operating System 2) y la herramienta Arduino App Lab. Para la conexi\u00f3n de dispositivos perif\u00e9ricos, sensores y motores paso a paso, se prev\u00e9n interfaces GPIO, PWM y CAN-FD. <\/p>\n

Adem\u00e1s, la placa est\u00e1 equipada con Wi-Fi 6 2.4\/5\/6 GHz, Bluetooth 5.3, Ethernet de 2.5 Gbit (RJ45), HDMI para conexi\u00f3n de monitores, MIPI DSI para pantallas t\u00e1ctiles y paneles interactivos, tres conectores MIPI CSI para c\u00e1maras, USB-C con soporte para conectar monitores y c\u00e1maras, dos USB 3.0 Type A, dos USB 3.0 y salida de audio. Dimensiones 160 x 100 x 25.8 mm.

\"El<\/center> <\/p>\n

Se entiende que el microprocesador Qualcomm Dragonwing IQ8 se utiliza para ejecutar el sistema operativo de gesti\u00f3n y para ejecutar modelos de IA, mientras que el microcontrolador STM32H5F5 se encarga de controlar los motores y responder a la informaci\u00f3n de los sensores en tiempo real. Para interactuar con el microcontrolador desde Linux, se proporciona una biblioteca RPC lista para usar (Remote Procedure Call). <\/p>\n

Para el NPU se ofrecen bibliotecas listas para la ejecuci\u00f3n local de modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, como Qwen para el procesamiento local de solicitudes de lenguaje natural, Qwen VLM para el reconocimiento de texto, detecci\u00f3n de objetos en im\u00e1genes y descripci\u00f3n de escenas, Melo TTS y Whisper para el reconocimiento de voz y la transcripci\u00f3n, MediaPipe para el reconocimiento de gestos de control y seguimiento del movimiento de manos, YOLO-X para el seguimiento de movimiento de personas, veh\u00edculos y objetos frente a la c\u00e1mara, y PoseNet para la detecci\u00f3n de la postura humana.

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Fuente: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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