Arduino amplia il proprio ecosistema hardware con VENTUNO Q, la nuovissima piattaforma progettata per applicazioni di Intelligenza Artificiale edge, robotica e sistemi autonomi. Grazie ad un’architettura dual-brain e ad un acceleratore AI fino a 40 TOPS, la scheda punta a rendere l’AI locale più accessibile e integrabile nei sistemi embedded.

Nelle applicazioni dell’elettronica embedded e dell’Intelligenza Artificiale applicata ai sistemi fisici, l’integrazione tra capacità di elaborazione avanzata e controllo deterministico è uno dei principali fattori abilitanti per lo sviluppo di macchine autonome e intelligenti. Ecco che entra in scena Arduino VENTUNO Q, una nuova piattaforma hardware progettata per applicazioni di edge AI, robotica e automazione intelligente, annunciata da Arduino come evoluzione del concetto di computer a scheda singola dedicato allo sviluppo di sistemi che devono percepire, analizzare e agire in tempo reale.

Il progetto nasce con l’obiettivo di ridurre la complessità tipica delle architetture distribuite utilizzate nelle applicazioni di IA embedded, dove spesso elaborazione e controllo hardware vengono gestiti da dispositivi separati. Con VENTUNO Q si introduce invece un’architettura definita dual-brain, nella quale un processore ad alte prestazioni dedicato ai carichi di lavoro AI viene affiancato da un microcontrollore progettato per gestire operazioni deterministiche e controllo a bassa latenza. La duplice configurazione consente alla piattaforma di interpretare grandi quantità di dati provenienti da sensori e telecamere, mentre, simultaneamente, controlla motori, attuatori e sistemi fisici con tempi di risposta prevedibili.

Il cuore computazionale della scheda è rappresentato da un processore della serie Qualcomm Dragonwing IQ8, dotato di unità di accelerazione AI basata su NPU capace di raggiungere fino a 40 TOPS di potenza di calcolo per operazioni dense. Un valore di questo tipo consente di eseguire localmente una vasta gamma di modelli di Intelligenza Artificiale, includendo algoritmi di computer vision, sistemi di riconoscimento vocale e modelli generativi di nuova generazione. L’elaborazione AI viene quindi affiancata da un microcontrollore STM32H5 che svolge il ruolo di gestore del controllo in tempo reale, assicurando un comportamento deterministico nelle applicazioni in cui la latenza e la precisione temporale risultano fondamentali.

Dal punto di vista delle risorse hardware, la scheda integra 16 GB di memoria RAM ed uno spazio di archiviazione da 64 GB espandibile, una configurazione che consente di eseguire modelli complessi e gestire applicazioni di inferenza direttamente sul dispositivo. L’esecuzione locale dei modelli è uno degli aspetti più rilevanti dell’edge AI, dal momento che offre la possibilità di ridurre la dipendenza dal cloud e consente di migliorare privacy, latenza e continuità operativa in contesti industriali o infrastrutturali. La piattaforma supporta sistemi operativi Linux come Ubuntu e Debian sul processore principale, mentre il microcontrollore opera con Arduino Core basato su Zephyr OS; la combinazione consente di integrare l’ecosistema Linux, ampiamente utilizzato per lo sviluppo di applicazioni AI, con il mondo del controllo embedded tradizionale. L’ambiente di sviluppo include, inoltre, Arduino App Lab, progettato per offrire un’esperienza di programmazione unificata che permette di combinare sketch Arduino, script Python e flussi di lavoro basati su modelli pre-addestrati di Intelligenza Artificiale.

All’interno di questo ecosistema software trovano spazio strumenti dedicati alla prototipazione e alla distribuzione di modelli AI, come l’integrazione con Edge Impulse Studio, piattaforma diffusa per la creazione di modelli di Machine Learning destinati ai dispositivi edge. L’ambiente include anche modelli pronti all’uso per funzionalità come riconoscimento vocale automatico, sintesi vocale, gesture recognition, tracciamento di oggetti e stima della posa umana, oltre alla possibilità di eseguire modelli linguistici di grandi dimensioni e modelli visivo-linguistici direttamente sul dispositivo senza connessione cloud.

Dal punto di vista delle interfacce hardware, VENTUNO Q è progettata per integrarsi facilmente nei sistemi embedded e robotici. La scheda mette a disposizione interfacce industriali come CAN-FD, PWM e GPIO ad alta velocità per il controllo di attuatori e motori, mentre sul fronte della connettività sono presenti Ethernet da 2,5 Gb, supporto audio e display, e connettori per più telecamere MIPI-CSI, tutte caratteristiche che permettono di sviluppare sistemi avanzati di visione artificiale, analisi sensoriale e robotica autonoma direttamente sul bordo della rete. Un altro elemento distintivo della piattaforma è la compatibilità con numerosi ecosistemi hardware già diffusi tra makers, sviluppatori e progettisti professionali.

Di seguito, è riportato uno specchietto riassuntivo delle specifiche tecniche della scheda:

VENTUNO Q può essere utilizzata con Arduino UNO shields, nodi Arduino Modulino, sensori Qwiic e perfino Raspberry Pi HAT. Un'opportunità unica di riutilizzare componenti esistenti e accelerare lo sviluppo di prototipi e sistemi avanzati.

Le possibili applicazioni coprono un ampio spettro di scenari tecnologici che spaziano dagli assistenti vocali offline basati su modelli linguistici locali fino a robot di servizio in grado di riconoscere e seguire gli utenti in ambienti complessi. Nel campo dell’automazione industriale, la piattaforma può essere utilizzata per sistemi di ispezione automatica della qualità, analisi visiva dei processi produttivi o monitoraggio intelligente della sicurezza, mentre nel settore della mobilità e delle smart city risulta adatta a sistemi di analisi del traffico e navigazione autonoma basati su tecniche di visual SLAM.

VENTUNO Q risulta anche uno strumento particolarmente interessante per il mondo educativo e della ricerca, dove l’accesso a piattaforme in grado di combinare robotica, computer vision e modelli generativi può accelerare lo sviluppo di progetti sperimentali e attività didattiche avanzate. Attraverso questa scheda, Arduino sembra quindi voler compiere un passo decisivo verso l’integrazione tra Intelligenza Artificiale e sistemi embedded, con una nuova generazione di dispositivi capaci di analizzare il mondo reale, e di interagire con esso in modo autonomo e intelligente. Si invita a consultare anche la pagina del prodotto Arduino VENTUNO Q - Where AI Takes Action e l'Arduino Blog Introducing Arduino® VENTUNO™ Q: your new AI, robotics, and actuation platform!.

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