Latenza della cache L1,L2, RAM e HDD
Tempo di latenza della cache L1 e L2, confrontato con la RAM e l'Hard Disk (HDD). Manca solo il confronto della latenza con SSD, che abbiamo aggiunto noi.
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Sistemi e soluzioni RF avanzate: come orientarsi nella scelta
Le tecnologie RF (Radio Frequency) sono la base su cui si fondano la comunicazione wireless, la sensoristica remota ed i sistemi radar. Il settore RF non si limita alla produzione di moduli o chip, ma si estende alla strumentazione di …
Le tecnologie wireless LoRa, Wi-Fi 6 e 5G
Nel 2025 il panorama delle comunicazioni wireless si presenta come una scacchiera complessa e popolata da standard differenti che si contendono l'attenzione di aziende, enti pubblici e sviluppatori. LoRa, Wi-Fi 6/6E e 5G sono oggi le principali soluzioni disponibili, ciascuna …
Quali sono i trend e le opportunità nel settore RF fino al 2030?
L’adozione capillare di soluzioni wireless in ambiti industriali, agricoli, medici e logistici ha reso l’RF una leva strategica per la competitività, al punto che i tradizionali modelli di trasmissione cedono il passo a tecnologie progettate per soddisfare esigenze specifiche. Nei …
Le soluzioni wireless di Qorvo tra innovazione e performance
Qorvo guida l’evoluzione della connettività wireless con soluzioni tecnologiche all’avanguardia che potenziano reti 5G, sistemi IoT, smart home e dispositivi industriali. L'azienda combina esperienza in radiofrequenza, semiconduttori avanzati e design compatto per rispondere alle attuali sfide delle comunicazioni moderne. Dalle …
Esecuzione di modelli linguistici su Raspberry Pi: implementazione di LLM con Ollama
L'esecuzione di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) su dispositivi embedded come Raspberry Pi può creare nuove possibilità nell'Intelligenza Artificiale. In questo articolo esploreremo come implementare un modello linguistico di tipo LLM su Raspberry Pi utilizzando Ollama, un framework potente …
Guida al riconoscimento di oggetti in tempo reale con TensorFlow Lite sul Raspberry Pi
Il riconoscimento degli oggetti in tempo reale è oggi una delle applicazioni più potenti e diffuse dell'Intelligenza Artificiale, ed è resa possibile anche sul Raspberry Pi grazie a TensorFlow Lite. In questo articolo, esploreremo come configurare un sistema completo per …
Guida passo-passo: come creare un assistente virtuale con Raspberry Pi e ChatGPT
Creare un assistente virtuale con Raspberry Pi e ChatGPT significa realizzare un progetto all’avanguardia, che integra Intelligenza Artificiale e interazione vocale in un unico sistema compatto. Questa guida passo-passo accompagna il lettore nella realizzazione completa di un assistente AI, illustrando …
Firmware 2.0 #53: Artificial Intelligence/Edge AI
E' disponibile online da oggi il nuovo numero di Firmware 2.0. In questa uscita troverete articoli esclusivi dedicati all'Intelligenza Artificiale e all'Edge AI, insieme alle tecnologie più innovative del settore elettronico. Inoltre, la rivista propone progetti pratici, guide dettagliate, tutorial …
Hardware e software embedded spingono l’Intelligenza Artificiale verso l’edge
Questo articolo analizza l’obiettivo ed i vantaggi dell'implementazione diretta di modelli e algoritmi di Intelligenza Artificiale (IA) ai confini della rete, e spiega come i progressi nell’hardware e nei software embedded stanno agevolando l'applicabilità dell'IA. Introduzione L'Intelligenza Artificiale si è …
OpenAI potenzia l’interazione vocale con nuovi modelli audio per agenti intelligenti più precisi e personalizzabili
OpenAI ha recentemente introdotto una nuova generazione di modelli audio progettati per trasformare le interazioni vocali tra esseri umani e Intelligenze Artificiali. Dopo mesi di innovazioni focalizzate sugli agenti basati su testo, come Operator e Deep Research, l’attenzione si è …
Intelligenza Artificiale con Arduino: integrazione di sistemi AI su microcontrollori per applicazioni avanzate
L’integrazione di sistemi di Intelligenza Artificiale su microcontrollori sta ampliando di molto le possibilità nel campo dell’elettronica embedded, permettendo di implementare funzionalità avanzate su dispositivi a basso consumo e dimensioni ridotte. Dopo aver esplorato la creazione, l’ottimizzazione e il miglioramento …
Panoramica hardware e software del TinyML
Tiny Machine Learning (TinyML) è una tecnologia che appartiene alla più grande famiglia edge AI e che consente lo sviluppo di dispositivi autonomi e sicuri in grado di raccogliere, elaborare e fornire risultati senza trasferire dati a entità esterne. La …
Edge AI e microcontrollori: sviluppare sistemi intelligenti a basso consumo
L’edge AI rappresenta una delle evoluzioni più interessanti nel campo dell’Intelligenza Artificiale applicata all’Internet of Things (IoT). Permette l’elaborazione dei dati direttamente sul dispositivo, senza necessità di inviarli a server remoti. In questo contesto, i microcontrollori con capacità di Machine …
IA edge vs IA cloud
Nell'attuale dinamico panorama tecnologico, comprendere le funzioni e le capacità distinte di Intelligenza Artificiale edge (IA edge) e di Intelligenza Artificiale cloud (IA cloud) è essenziale per le aziende che mirano a utilizzare efficacemente l'Intelligenza Artificiale, per la quale devono …
Intelligenza Artificiale con Arduino: ottimizzazione delle prestazioni AI su microcontrollori
L’implementazione dell’Intelligenza Artificiale su microcontrollori richiede un approccio mirato, in quanto questi dispositivi operano con risorse computazionali limitate. Per ottenere prestazioni efficienti è fondamentale adottare strategie di ottimizzazione che consentano di ridurre il consumo energetico e migliorare la velocità di …
Le migliori schede elettroniche per l’Intelligenza Artificiale nel 2025: guida alle soluzioni più performanti
L’edge AI rappresenta la combinazione tra Intelligenza Artificiale ed edge computing, ovvero la possibilità di raccogliere dati, elaborarli e fornire risultati per prendere decisioni informate, direttamente sul dispositivo locale "ai margini" della rete, senza la necessità di inviare dati al …
Intelligenza Artificiale con Arduino: implementazione e ottimizzazione di un modello AI su microcontrollori
L’integrazione dell’Intelligenza Artificiale su microcontrollori rappresenta una sfida affascinante nel campo dell’elettronica embedded. Dopo aver esplorato la creazione e l’addestramento di un modello di Machine Learning, è ora fondamentale comprendere come implementarlo correttamente su una scheda Arduino, garantendo al contempo …
Arduino Stella e Portenta UWB Shield: rivoluzione nel tracciamento di precisione per l’IoT
Arduino ha recentemente ampliato la sua gamma di prodotti introducendo Arduino Stella e Portenta UWB Shield, due dispositivi che sfruttano la tecnologia Ultra-Wideband (UWB) per offrire soluzioni di tracciamento in tempo reale con elevata precisione. Grazie alla loro progettazione avanzata …
Intelligenza Artificiale con Arduino: creare e addestrare un modello di Machine Learning
L’Intelligenza Artificiale su dispositivi embedded sta rivoluzionando il settore dell’elettronica, permettendo di eseguire operazioni complesse con risorse computazionali limitate. Dopo aver esplorato i fondamenti del TinyML e la sua integrazione con Arduino, è arrivato il momento di affrontare uno degli …
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