{"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\/it\/blog\/news\/proekt-arduino-predstavil-odnoplatnyj-kompyuter-ventuno-q","title":{"rendered":"Il progetto Arduino ha presentato il computer a scheda singola VENTUNO Q","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Il progetto Arduino, acquisito lo scorso anno dalla Qualcomm, ha annunciato il computer a scheda singola VENTUNO Q, che combina in un unico dispositivo il microcontrollore STM32H5F5 e il microprocessore Qualcomm Dragonwing IQ8 con GPU e acceleratore AI integrati. L'obiettivo principale della scheda \u00e8 la creazione di dispositivi AI autonomi capaci di risolvere compiti di visione artificiale e di eseguire modelli di apprendimento automatico in modo indipendente. <\/p>\n

Tra gli esempi di applicazione del VENTUNO Q si menzionano la creazione di robot, chioschi intelligenti, analizzatori di flussi di traffico, assistenti per il monitoraggio della salute e sistemi di controllo qualit\u00e0 nelle imprese. Collegando un monitor, una tastiera e un mouse, la scheda pu\u00f2 essere utilizzata come workstation per sviluppatori, compatibile con l'esecuzione di Arduino App Lab. Il dispositivo \u00e8 compatibile con le schede di espansione e gli accessori gi\u00e0 in produzione per le schede Arduino UNO. La data di disponibilit\u00e0 e il prezzo del VENTUNO Q non sono stati ancora comunicati. <\/p>\n

Il microprocessore Qualcomm Dragonwing IQ8 (IQ-8275) include un CPU Arm Cortex a 8 core, GPU Arm Cortex A623 (877 MHz), processore di imaging (ISP) Qualcomm Spectra 692 e acceleratore AI (NPU) Hexagon Tensor AI con una dichiarata potenza di 40 trilioni di operazioni al secondo. Il sistema \u00e8 dotato di 16 GB di RAM e 64 GB di memoria eMMC. Per l'espansione della memoria permanente \u00e8 disponibile un connettore M.2 per unit\u00e0 NVME Gen.4. \u00c8 dichiarato supporto per l'esecuzione di Ubuntu e Debian. <\/p>\n

Il microcontrollore STM32H5F5 include un core Arm Cortex M33 a 250 MHz, 4 MB di Flash e 1,5 MB di RAM. \u00c8 supportato l'esecuzione di RTOS Zephyr e garantita la piena compatibilit\u00e0 con il sistema operativo ROS 2 (Robot Operating System 2) e l'ecosistema Arduino App Lab. Per il collegamento di dispositivi periferici, sensori e motori passo-passo, sono previsti interfacce GPIO, PWM e CAN-FD. <\/p>\n

Inoltre, la scheda \u00e8 dotata di Wi-Fi 6 2.4\/5\/6 GHz, Bluetooth 5.3, Ethernet 2.5Gbit (RJ45), HDMI per il collegamento a monitor, MIPI DSI per il collegamento a schermi touch e pannelli interattivi, tre connettori MIPI CSI per telecamere, USB-C con supporto per il collegamento a monitor e telecamere, due USB 3.0 Tipo A, due USB 3.0 e un'uscita audio. Dimensioni 160 x 100 x 25.8 mm.

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Si intende che il microprocessore Qualcomm Dragonwing IQ8 venga utilizzato per avviare il sistema operativo di controllo e per eseguire modelli di intelligenza artificiale, mentre il microcontrollore STM32H5F5 \u00e8 responsabile del controllo dei motori e della risposta alle informazioni dei sensori in tempo reale. Per interagire con il microcontrollore da Linux \u00e8 disponibile una libreria RPC (Remote Procedure Call) pronta all'uso. <\/p>\n

Per l'NPU sono disponibili librerie pronte per l'esecuzione locale di modelli di machine learning, come Qwen per l'elaborazione locale delle richieste in linguaggio naturale, Qwen VLM per il riconoscimento del testo, l'identificazione di oggetti nelle immagini e la descrizione della scena, Melo TTS e Whisper per il riconoscimento vocale e la trascrizione, MediaPipe per il riconoscimento dei gesti di controllo e il tracciamento dei movimenti delle mani, YOLO-X per il tracciamento dei movimenti di persone, automobili e oggetti davanti alla telecamera, PoseNet per la determinazione della postura umana.

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

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