Arduino UNO Q uygulamalı: Qualcomm ile daha akıllı ve Raspberry Pi gibi bir masaüstü işletim sistemi çalıştırabiliyor

Arduino UNO Q'ya USB-C üzerinden erişilebilir. Bir USB hub ile bir ekran bağlayabilir, karta güç verebilir ve bir klavye ve fare kullanabilirsiniz. USB kamera veya mikrofon gibi çevre birimleri de takılabilir. Tek USB portu kartın küçük kalmasına yardımcı olur ve gömülü uygulamalar için mükemmeldir, ancak herhangi bir masaüstü kurulumu için bir hub'ın zorunlu olduğu anlamına gelir.

Sistem Debian'ı hafif XFCE arayüzü ile çalıştırıyor. Test ettiğimiz 2 GB RAM konfigürasyonunda, Linux'un kullanılabilir ancak yavaş olduğu çok çabuk anlaşılıyor. Temel görevler çalışıyor, ancak medya oynatma neredeyse imkansız ve UNO Q gerçek bir masaüstü bilgisayar olarak kullanım için uygun değil.

Arduino App Lab önceden yüklenmiş olarak geliyor ve ilk kurulumdan sonra Wi-Fi üzerinden güncelleniyor. Hem Qualcomm SoC hem de yerleşik MCU'dan yararlanan uygulamalar oluşturmanıza olanak tanır. Dahil edilen örnekler bunu iyi bir şekilde göstermektedir: kart, bir geliştirici platformu için nispeten yüksek bilgi işlem gücü sunarak yerel yapay zeka iş yüklerini mümkün kılar. Görüntü tanıma gibi görevler için önceden eğitilmiş modeller destekleniyor ve geleneksel bir geliştirici kartının yetenekleri sinir ağı tabanlı uygulamaları içerecek şekilde genişletiliyor.

Arduino UNO Q'nun amacı, özellikle son kullanıcı perspektifinden bakıldığında, cihaz öncelikle tipik tüketicileri hedeflemese de, en iyi pratik bir örnekle açıklanabilir. Malların paketleme makinesinden lojistik alanına taşınmasını kısmen otomatikleştirmiş küçük bir şirket düşünün. Şu anda bir çalışan her bir ürünün uygun şekilde paketlenip etiketlenmediğini görsel olarak kontrol etmektedir. Arduino UNO Q, en azından bir fizibilite çalışmasının parçası olarak, bu kalite kontrolünü otomatikleştirmek için kullanılabilir.

UNO Q, bir USB kamera kullanarak konveyör bant üzerindeki ürünlerin görüntülerini yakalayabilir ve paketleme hatalarını tespit edebilir. Bir hata bulunursa, istatistiksel izleme için olayı bir veritabanına kaydedebilir ve bir çalışanı bilgilendirebilir. Hatta bir adım daha atılabilir: UNO Q, hatalı ürünleri otomatik olarak konveyör bandından itmek için bir aktüatörü tetikleyebilir.

Bu tür bir görev kulağa karmaşık gelse ve uygulanması önemsiz olmasa da UNO Q iki önemli avantaj sunmaktadır. Birincisi, Arduino ekosistemi geniş, yaygın olarak benimsenmiş, kapsamlı bir şekilde belgelenmiş ve köklüdür. Benzer projelerin zaten var olma ihtimali yüksektir ve hatta kamuya açık olarak belgelenmiş olabilir. İkincisi ve daha öznel olarak, kart Edge Impulse'ı desteklemektedir özel edge-AI modellerinin oluşturulmasını basitleştiren bir platform. Bu örnekte, bir model doğru ve hatalı ambalaj görüntüleri üzerinde eğitilebilir ve ardından minimum çabayla UNO Q üzerinde yerel olarak konuşlandırılabilir. Sinir ağlarını yerel olarak çalıştırmanın, gizliliği korumak, harici hizmet sağlayıcılara güvenmekten kaçınmak ve sabit bir internet bağlantısı olmadan çalışmak gibi avantajları da vardır. Ancak, bu benzersiz bir satış noktası değildir; örneğin TensorFlow Lite, Raspberry Pi kartlarında da kullanılabilir.

Arduino Uygulama Laboratuvarı örneklerinden de bahsetmeye değer. Kullanıcılara blok tabanlı ve kolay özelleştirmeye izin verir. Birçok örnek, görüntü tanımadan elde edilen sonuçların bir akıllı telefonun web arayüzü aracılığıyla nasıl görüntülenebileceğini göstermektedir. UNO Q, Arduino IDE 2.0+ aracılığıyla geleneksel bir geliştirici kartı olarak da işlev görebilir; bu durumda Qualcomm APU yerine yalnızca MCU programlanır. Tek başına MCU için daha pratik bir kullanım alanı, nem sensörleri ve pompalar kullanan bir sulama sistemi olabilir. Önceden eğitilmiş modeller, görüntü analizi veya temel konuşma tanıma gibi görevler için de yararlı olabilir. Genel olarak, dahil edilen örnekler kendi projelerinizi uygulamak için rehberlik ve ilham kaynağı olarak görülmelidir.