Con l’evoluzione delle applicazioni di Machine Learning (ML) e Intelligenza Artificiale (IA), le schede di sviluppo elettronico sono diventate uno strumento prezioso e necessario per gli sviluppatori che desiderano creare sistemi autonomi, dispositivi IoT e prototipi innovativi.
Le schede pensate per applicazioni di Machine Learning consentono di integrare capacità computazionali avanzate in un formato compatto e versatile, perfetto per l’elaborazione locale (edge computing). La scelta della scheda più adatta è spesso un compito arduo, poiché la soluzione più idonea dipende da diversi fattori, tra cui le prestazioni richieste, il consumo energetico e, non ultimo, il budget. Negli ultimi anni, molte schede di sviluppo messe a disposizione dal mercato elettronico hanno introdotto acceleratori hardware specifici per il Machine Learning. Tra le soluzioni più popolari troviamo Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Google Coral e tutte quelle schede basate su microcontrollori con capacità avanzate. Ognuna di queste, presenta vantaggi unici che rispondono ad esigenze differenti. Analizziamole. Una delle opzioni più diffuse è sicuramente la Raspberry Pi che, grazie alla sua versatilità e al costo contenuto, si rivela come una delle soluzioni più diffuse in questo ambito. RPi è particolarmente apprezzata per progetti entry-level e prototipi. Sebbene non sia progettata specificamente per il Machine Learning, è compatibile con librerie come TensorFlow Lite e PyTorch, consentendo di eseguire inferenze su modelli leggeri. Le ultime versioni, come Raspberry Pi 4 e 5, offrono potenza di calcolo migliorata e supportano l’accelerazione hardware tramite moduli esterni come Google Coral USB Accelerator, che aggiunge capacità specifiche per il Machine Learning. Raspberry Pi è ideale per applicazioni di computer vision e riconoscimento vocale di base, grazie anche al vasto ecosistema di accessori disponibili.
Figura 1: Raspberry Pi 4 Model B 4GB
Figura 2: Raspberry Pi 5 4GB
Se il progetto richiede invece prestazioni più elevate, NVIDIA Jetson è una delle scelte più indicate, con una famiglia di schede che include modelli come Jetson Nano, Jetson Xavier NX e Jetson Orin, progettate specificamente per applicazioni di Intelligenza Artificiale. Le schede Jetson includono GPU integrate basate sull’architettura CUDA, che le rende particolarmente adatte per addestrare piccoli modelli e per eseguire inferenze in tempo reale. Ad esempio, Jetson Nano rappresenta un’opzione economica per chi vuole sviluppare applicazioni di robotica o sistemi di sorveglianza intelligente, mentre Jetson Xavier NX rappresenta un prodotto che offre prestazioni eccezionali per applicazioni più complesse come la guida autonoma o la diagnostica medica. Grazie al software NVIDIA JetPack, Jetson fornisce un ambiente di sviluppo completo e ottimizzato per realizzare applicazioni basate su AI, riducendo di molto il tempo di sviluppo.
Figura 3: NVIDIA Jetson Nano
Figura 4: NVIDIA Jetson Xavier NX
Un’ulteriore soluzione interessante per progetti di Machine Learning embedded è Google Coral. L'ecosistema, che comprende schede come Coral Dev Board e Coral USB Accelerator, si basa su TPU (Tensor Processing Unit) sviluppate da Google, progettate per accelerare le inferenze su modelli di rete neurale. Coral è ottimizzato per TensorFlow Lite, il che lo rende perfetto per dispositivi che richiedono inferenze rapide con un consumo energetico minimo. La Coral Dev Board, con il suo processore quad-core e la TPU integrata, è ideale per creare prototipi IoT avanzati come sistemi di monitoraggio ambientale o dispositivi per la smart home. Coral offre un buon equilibrio tra prestazioni, efficienza e semplicità di utilizzo, anche se la compatibilità con framework diversi da TensorFlow Lite è ancora limitata.
Figura 5: Google Coral Dev Board
Per progetti che richiedono una soluzione ultra-compatta, ed al contempo basso consumo energetico, le schede basate su microcontrollori con acceleratori AI integrati rappresentano un'interessante e valida alternativa. Prodotti come Arduino Nicla Vision o Espressif ESP32-S3 combinano sensori integrati e moduli per l’elaborazione di modelli leggeri, e sono particolarmente utili per applicazioni in cui l’energia è un vincolo, come dispositivi indossabili o sensori remoti.
Figura 6: Arduino Nicla Vision
Sebbene le loro capacità siano limitate rispetto a Jetson o Coral, la possibilità di eseguire inferenze direttamente sul dispositivo senza connessione ad un server centrale le rende perfette per progetti IoT distribuiti. La scelta della scheda dipende anche dal livello di supporto software e dalla documentazione disponibile. Schede come Arduino, Raspberry Pi e Jetson, offrono ampie community e numerose risorse per guidare gli sviluppatori, mentre soluzioni più di nicchia potrebbero richiedere una maggiore esperienza tecnica per configurazione e sviluppo. Inoltre, la scalabilità è un aspetto importante da considerare. Per prototipi che potrebbero evolversi in prodotti commerciali, le piattaforme con supporto industriale, come NVIDIA Jetson, Arduino Pro o Google Coral, possono rappresentare una scelta più strategica rispetto a opzioni puramente hobbistiche. Non possiamo trascurare in questa trattazione le esigenze di alimentazione e dissipazione termica, che andranno attentamente valutate. Le schede più potenti, come Jetson Xavier NX, richiedono una gestione termica avanzata, spesso con sistemi di raffreddamento attivi, ciò potrebbe rappresentare un vincolo per dispositivi portatili o in ambienti con risorse energetiche piuttosto limitate. Al contrario, soluzioni come ESP32-S3 o Raspberry Pi possono funzionare con consumi energetici molto più bassi, rendendole ideali per applicazioni alimentate a batteria come i dispositivi portatili. Globalmente, la scelta della scheda più adatta per applicazioni di Machine Learning dipende strettamente dal tipo di progetto. Se la Raspberry Pi è perfetta per iniziare, l'NVIDIA Jetson rappresenta una soluzione potente per applicazioni avanzate. Coral Dev Board eccelle nell'efficienza per inferenze rapide, mentre le schede basate su microcontrollori offrono opportunità uniche per progetti IoT leggeri.
Analizzare le esigenze specifiche e confrontarle con le caratteristiche di ogni piattaforma è il passo fondamentale per garantire il successo del proprio progetto di Machine Learning.
