Arduino Ventuno Q — одноплатная платформа, объединяющая Linux-совместимый вычислительный модуль и микроконтроллер для задач реального времени. Целевое применение: edge AI, робототехника, системы технического зрения, интерактивные киоски. Ключевая особенность — работа ИИ-моделей без облачного подключения.
Аппаратная архитектура
Плата построена на двух независимых вычислительных ядрах:
Qualcomm Dragon Wing IQ8 — основной процессор (Linux-совместимый), выполняет функции вычислительного модуля для ИИ, сбора данных, пользовательского интерфейса и облачного взаимодействия.
STM32H5 — микроконтроллер, исполняет управляющие задачи реального времени под управлением Zephyr OS с ядром Arduino.
Объем оперативной памяти — 16 ГБ, встроенное хранилище расширяется до 64 ГБ.
Особенности нового гибрида
Синхронизация управления и вычислений. Благодаря размещению обоих процессоров на одной плате, исключается необходимость в протоколах обмена данными между отдельными контроллером и промышленным ПК. Мониторинг, анализ данных и принятие решений происходят в единой среде с аппаратной синхронизацией.
Периферия для промышленных задач. Наличие CAN FD, PWM, высокоскоростного GPIO, нескольких интерфейсов камер MIPI-CSI, 2.5 Гбит/с Ethernet, WiFi 6 и Bluetooth 5.3.
Расширяемость. Поддерживаются стандартные шилды Arduino, а также платы расширения (HAT) для Raspberry Pi.
Программная среда и ИИ-функции
Платформа работает с Arduino App Lab 5.0, который предоставляет:
Предварительно собранные модели LLM, VLM, автоматического распознавания речи, синтеза речи и оценки жестов, работающие локально (offline) .
Интеграцию с Edge Impulse Studio для разработки и обучения пользовательских ИИ-моделей.
До Ventuno Q линейка Arduino преимущественно состояла из простых одноплатных микроконтроллеров (Uno и аналоги) на C++ без ОС. Новая плата представляет собой гибридное решение, где микроконтроллерный уровень (STM32) и уровень высокоуровневых вычислений (Qualcomm) объединены в едином аппаратном изделии. Это позволяет использовать промышленные интерфейсы (CAN FD) и одновременно разворачивать ИИ-модели, не привязываясь к внешним серверам, что критично для задач с требованиями к детерминированности и кибербезопасности.
Источник: t.me/sandbox_ru