Qualcomm merilis Arduino Ventuno Q, papan pengembangan tunggal yang fokus pada aplikasi AI tepi dan robotika

IT之家 10 Maret, dalam menjelang Konferensi Dunia Embedded, Arduino di bawah naungan Qualcomm mengumumkan peluncuran platform pengembangan terbaru mereka — Arduino VENTUNO Q, yang dirancang khusus untuk aplikasi AI generatif, robotika, dan kontrol gerak, bertujuan untuk mendorong adopsi AI edge secara lebih luas, dan akan tersedia pada kuartal kedua.

Dikatakan bahwa nama VENTUNO berasal dari bahasa Italia yang berarti “dua puluh satu”, yang merupakan kelanjutan dari garis klasik Arduino UNO yang sangat populer, sekaligus menandai ulang tahun ke-21 pendirian yayasan perusahaan yang akan dirayakan pada akhir bulan ini.

VENTUNO Q mengadopsi arsitektur dual-core yang mirip dengan Arduino UNO Q, tetapi dengan peningkatan kapasitas komputasi secara signifikan. Inti dari platform ini berbasis prosesor Qualcomm Dragonwing IQ-8275, mampu menangani beban kerja AI tradisional maupun generatif, dengan akselerasi NPU mencapai 40 TOPS (densitas komputasi tinggi). Selain itu, terdapat mikrokontroler khusus STM32H5 yang bertanggung jawab atas kontrol gerak dan penggerak dengan latensi rendah. Platform ini juga dilengkapi dengan RAM sebesar 16GB yang mendukung inferensi paralel dan multitasking kompleks, serta ruang penyimpanan yang dapat diperluas hingga 64GB.

Berdasarkan VENTUNO Q, pengguna dapat secara sepenuhnya offline membangun prototipe dan solusi di berbagai bidang, seperti:

Sistem AI: Asisten suara offline yang menjalankan model bahasa besar lokal; cermin pintar yang merespons gerakan; kiosk informasi wisata, meja depan medis, atau terminal pusat transportasi yang melakukan pengenalan suara otomatis (ASR) dan sintesis suara (TTS) di edge.

Robot dan kontrol gerak: Lengan robot presisi yang dipandu visual; robot layanan yang mampu mengenali dan mengikuti pemiliknya dalam lingkungan dinamis; robot otonom yang mampu menavigasi secara mandiri menggunakan visual SLAM dan teknik optimisasi jalur.

Penglihatan dan sensor AI edge: Sistem keamanan aktif yang mampu mengenali perilaku berbahaya; perangkat pengawasan lalu lintas yang memproses data kompleks di edge; sistem inspeksi otomatis berbasis visi lokal yang mendeteksi cacat kecil menggunakan model bahasa visual (VLM).

Pendidikan dan penelitian: Alat yang ideal untuk pengajaran dari visi komputer hingga AI generatif edge, serta mampu membangun prototipe fungsi dengan cepat.

Pengalaman pengembangan terpadu, menghilangkan kompleksitas

VENTUNO Q dirancang untuk menyederhanakan pengembangan multi-perangkat. Prosesor utama menjalankan sistem Linux Ubuntu dan Debian yang didukung dari atas, sementara mikrokontroler waktu nyata menjalankan Arduino Core berbasis Zephyr OS, memastikan determinisme waktu kritis.

Melalui lingkungan Arduino App Lab yang mulus, pengguna dapat membangun sistem AI yang kompleks lebih cepat dari sebelumnya. Lingkungan ini menawarkan pengalaman pengembangan terpadu, mendukung Arduino sketches, skrip Python, serta berbagai model AI siap pakai — termasuk yang didukung oleh Qualcomm AI Hub, seperti LLM lokal yang sepenuhnya offline, VLM, pengenalan suara otomatis, pengenalan gerak, estimasi pose, dan pelacakan objek. Untuk proyek AI tingkat lanjut yang memerlukan model kustom, Arduino App Lab kini telah terintegrasi dengan Edge Impulse Studio, dan akan mendukung lebih banyak kerangka AI di masa depan.

VENTUNO Q dapat terhubung ke PC atau beroperasi secara mandiri sebagai single-board computer (SBC). Berbeda dari SBC AI umum, platform ini dirancang sejak awal untuk mesin yang membutuhkan mobilitas, reaksi, dan manipulasi. Fitur hardware utamanya meliputi:

I/O industri: CAN-FD asli, PWM, dan GPIO berkecepatan tinggi untuk kontrol fisik yang presisi;

ROS 2 siap pakai: platform mendukung alur kerja Robot Operating System secara native;

Koneksi berkecepatan tinggi: antarmuka untuk banyak kamera MIPI-CSI (dengan kemampuan AI untuk memproses banyak stream video), antarmuka audio tingkat lanjut, antarmuka tampilan, dan Ethernet 2,5Gb.

Selain itu, VENTUNO Q memiliki kompatibilitas hardware yang luas, secara default mendukung papan ekspansi UNO dan carrier board, node Arduino Modulino, sensor Qwiic, serta Raspberry Pi HAT.