E' disponibile online da oggi il nuovo numero di Firmware 2.0. In questa uscita potrete leggere contenuti esclusivi e approfondimenti sul Raspberry Pi e sul settore Wearable, insieme alle tecnologie elettroniche più innovative del momento. Inoltre, la rivista propone progetti pratici, guide dettagliate, tutorial a puntate e articoli tecnici sulle ultime tendenze del mercato dell’elettronica. Ecco alcuni degli articoli presenti in questo numero: "Corso di Elettronica per ragazzi - Puntata 28", "Le migliori schede elettroniche per progetti wearable", "Ricevitore radio SDR con il Raspberry Pi Pico", e molto altro.

EDITORIALE

La potenza del Raspberry Pi per la tecnologia indossabile

Cari lettori,

nell’infinito ecosistema embedded, i dispositivi indossabili sono uno dei segmenti più vivaci e in continua evoluzione. Smartwatch, fitness tracker, abbigliamento intelligente, dispositivi medici portatili sono tutti esempi di come il computing personale stia diventando sempre più intimo, discreto e interconnesso. Questo numero di Firmware 2.0 è dedicato ad un'accoppiata particolarmente promettente: il mondo dei wearable e le possibilità offerte dal Raspberry Pi per realizzare soluzioni innovative, prototipi funzionali e persino prodotti finiti. Progettare un dispositivo indossabile comporta sfide tecniche multidisciplinari: miniaturizzazione, gestione termica, ergonomia, connettività, affidabilità e, soprattutto, efficienza energetica. L’energy harvesting, ovvero la capacità di raccogliere energia dall’ambiente tramite fonti come il movimento, la luce o il calore, è oggi un’interessantissima area di ricerca e sviluppo, finalizzata ad estendere l’autonomia o eliminare del tutto la necessità di ricarica. Accanto a questi aspetti tecnici, si affianca il tema della sicurezza e della protezione dei dati sensibili, particolarmente rilevante nei dispositivi wearable a scopo medico, sportivo o industriale. In questo contesto, il Raspberry Pi, anche nelle sue varianti più compatte come il Pi Zero W o il Pi Pico, si propone come una piattaforma agile e versatile. Grazie al supporto per Linux, alle connessioni Wi-Fi/Bluetooth, alla ricca gamma di GPIO e al vasto ecosistema di librerie, il Raspberry Pi consente a progettisti, makers e startup di realizzare sistemi indossabili intelligenti a basso costo in grado di ridurre drasticamente anche il time-to-market. Che si tratti di un sistema di monitoraggio biometrico, di un controller gestuale integrato in un guanto, o di un assistente vocale da polso, il Raspberry Pi può fornire la potenza di calcolo necessaria con una facilità di programmazione senza pari. Inoltre, grazie al supporto di framework come TensorFlow Lite, oggi è persino possibile integrare funzionalità di Machine Learning direttamente on-device per ottenere wearable predittivi e adattivi. In queste pagine troverete approfondimenti tecnici, analisi e prospettive di sviluppo sui sistemi indossabili, ma anche tutorial passo-passo, e una nuova imperdibile puntata del Corso di Elettronica per ragazzi. Presentando progetti e idee semplici ma potenti che nascono dalla fusione tra hardware accessibile e ingegno creativo, noi di Elettronica Open Source ci impegniamo costantemente nel dimostrare che la creatività, quando supportata da piattaforme aperte e da una community globale, può davvero abbattere le barriere tra idea e prodotto finito.

Buona lettura e...buon making!

LEGGI ORA L'ANTEPRIMA DELLA RIVISTA DIGITALE FIRMWARE 2.0 #54

(QUESTO E' SOLO UN ESTRATTO, LA RIVISTA COMPLETA E' DISPONIBILE IN FONDO ALLA PAGINA)

[...]

ATTENZIONE: quello che hai appena letto è solo un estratto, l'Articolo Tecnico completo è composto da ben 663 parole ed è riservato agli ABBONATI. Con l'Abbonamento avrai anche accesso a tutti gli altri Articoli Tecnici che potrai leggere in formato PDF per un anno. ABBONATI ORA, è semplice e sicuro.

Ti potrebbe interessare anche:

Automazione misure e acquisizione dati: il software LabView

Come programmare un microcontrollore ARM in Linguaggio Assembly – Parte 1

EOS-Book @8 Speciale Arduino

Sensori intelligenti MEMS nelle applicazioni industriali

Applicazioni tecnologiche di relatività ristretta

TinyML: l’apprendimento automatico su microcontrollore