Arduino UNO Q kézzelfogható: Okosabb a Qualcommal és képes asztali operációs rendszert futtatni, mint egy Raspberry Pi

Az Arduino UNO Q USB-C-n keresztül érhető el. Egy USB hub segítségével csatlakoztathat egy kijelzőt, táplálhatja a lapot, valamint billentyűzetet és egeret használhat. Perifériák, például USB-s kamera vagy mikrofon is csatlakoztatható. Az egyetlen USB-port segít megtartani a tábla méretét, és tökéletesen megfelel a beágyazott alkalmazásokhoz, de ez azt jelenti, hogy egy hub kötelező minden asztali beállításhoz.

A rendszeren Debian fut a könnyű XFCE felülettel. Az általunk tesztelt 2 GB RAM-os konfigurációban nagyon hamar kiderül, hogy a Linux használható, de lassú. Az alapvető feladatok működnek, de a médialejátszás gyakorlatilag lehetetlen, és az UNO Q nem alkalmas valódi asztali PC-ként való használatra.

Az Arduino App Lab előre telepítve érkezik, és a kezdeti telepítés után Wi-Fi-n keresztül frissül. Lehetővé teszi olyan alkalmazások létrehozását, amelyek mind a Qualcomm SoC-t, mind a fedélzeti MCU-t kihasználják. A mellékelt példák jól illusztrálják ezt: a lap viszonylag nagy számítási teljesítményt kínál egy fejlesztői platformhoz képest, lehetővé téve a helyi AI munkaterhelést. Az olyan feladatokhoz, mint például a képfelismerés, előre betanított modellek támogatottak, ami a hagyományos fejlesztői lap képességeit neurális hálózat alapú alkalmazásokkal bővíti.

Az Arduino UNO Q célját, különösen a végfelhasználó szempontjából, egy gyakorlati példán keresztül lehet a legjobban elmagyarázni, még akkor is, ha az eszköz elsősorban nem a tipikus fogyasztóknak szól. Képzeljünk el egy kisvállalatot, amely részben automatizálta az áruk mozgatását a csomagológépből a logisztikai területre. Jelenleg egy alkalmazott vizuálisan ellenőrzi, hogy minden termék megfelelően van-e csomagolva és felcímkézve. Az Arduino UNO Q legalább egy megvalósíthatósági tanulmány részeként felhasználható lenne ennek a minőségellenőrzésnek az automatizálására.

Egy USB-kamera segítségével az UNO Q képeket készíthet a futószalagon lévő termékekről, és felismerheti a csomagolási hibákat. Ha hibát talál, statisztikai nyomon követés céljából egy adatbázisban naplózza az eseményt, és értesítheti az alkalmazottat. Még egy további lépés is megvalósítható: az UNO Q beindíthatna egy működtetőt, amely automatikusan letolja a hibás termékeket a szállítószalagról.

Bár az ilyen típusú feladatok bonyolultnak hangzanak, és nem triviális a megvalósításuk, az UNO Q két kulcsfontosságú előnyt kínál. Először is, az Arduino ökoszisztéma nagy, széles körben elfogadott, alaposan dokumentált és régóta bevált. Nagy az esélye annak, hogy hasonló projektek már léteznek, és talán még nyilvánosan dokumentáltak is. Másodszor, és ami még szubjektívebb, a kártya támogatja a Edge Impulse , egy olyan platformot, amely leegyszerűsíti az egyedi edge-AI modellek létrehozását. Ebben a példában egy modellt a helyes és hibás csomagolás képein lehet betanítani, majd minimális erőfeszítéssel helyben, az UNO Q-n telepíteni. A neurális hálózatok helyi futtatása olyan előnyökkel is jár, mint a titoktartás megőrzése, a külső szolgáltatóktól való függés elkerülése és a stabil internetkapcsolat nélküli működés. Ez azonban nem egyedülálló előny; a TensorFlow Lite például a Raspberry Pi lapkákon is használható.

Az Arduino App Lab példái is említést érdemelnek. Ezek bevezetik a felhasználókat a blokkalapú munkafolyamatba, és lehetővé teszik a könnyű testreszabást. Számos példa mutatja be, hogy a képfelismerés eredményei hogyan jeleníthetők meg egy okostelefon webes felületén keresztül. Az UNO Q hagyományos fejlesztői kártyaként is működhet az Arduino IDE 2.0+ segítségével, ilyenkor a Qualcomm APU helyett csak az MCU programozása történik. Egyedül az MCU gyakorlatiasabb felhasználási esete lehet egy öntözőrendszer, amely nedvességérzékelőket és szivattyúkat használ. Az előre betanított modellek olyan feladatokhoz is hasznosak lehetnek, mint a képelemzés vagy az alapvető beszédfelismerés. Összességében a mellékelt példákat útmutatásnak és inspirációnak kell tekinteni a saját projektek megvalósításához.