Tehno Novo

Tag: roboti

  • Recenzija Arduino Uno Q: Ploča sa dva mozga

    Zanimljiv, iako manjkav, prvi unos iz Qualcomm / Arduino grupe. Arduino Uno Q je malo neobičan za korišćenje, ali kada se naviknete na tok rada, uskoro ćete kreirati projekte sa veštačkom inteligencijom i mikrokontrolerima.

    Prednosti

    • Prati nasleđe Arduino dizajna
    • Kompaktan dizajn
    • Jednostavan za korišćenje
    • Arduino kvalitet
    • Prethodno obučeni LLM modeli su dovoljno brzi

    Mane

    • „SBC režim“ je spor
    • Performanse veštačke inteligencije / LLM-a su loše za neobučene modele
    • Kompatibilnost dodataka je sumnjiva
    • Mnogi će već imati slične komplete „pri ruci“

    Arduino Uno Kju je najnovija Arduino Uno ploča form faktora od dobro poznate i renomirane kompanije koja je prva demokratizovala pristup mikrokontrolerima. Pre Arduina, naravno, imali smo mikrokontrolere, ali su bili skupi i glomazni. Arduino je poremetio ovu normu, i iz nje se pojavila moderna zajednica mikrokontrolera.

    Da li je Arduino Uno Kju od 39 evra samo ažurirani Arduino Uno R4? O ne, to je nešto mnogo više. Kju je skraćenica za Qualcomm, koji je nedavno kupio Arduino i sada ima svoj Arm-bazirani Dragonwing SoC na Arduinu Uno Kju. Ipak, Arm procesor nije jedini, jer Arduino Uno Kju takođe ima STM32U585 mikrokontroler. U suštini, Arm Cortex M33 (isti kao RP2350 na Raspberry Pi Pico 2) koji pokreće Arduino skice (vaše projekte) pored glavnog procesora.

    Za koga je Arduino Uno Kju? Šta možete da napravite sa njim? Da li radi bolje nego samo kupovinom Raspberry Pi 3 i Pico 2? Hajde da saznamo.

    Arduino Uno Kju je prva Arduino ploča nakon nedavne akvizicije Arduina od strane Kvalkoma.


    Arduino Uno Kju se može koristiti kao računar sa jednom pločom ili se može koristiti putem USB-a ili preko Vi-Fi veze.


    Ploča integriše Kvalkom Dragonving SoC za veštačku inteligenciju i LLM mogućnosti, sa STM32 mikrokontrolerom za kontrolu GPIO-a u realnom vremenu.


    Arduino Uno Kju podržava novi IDE, Arduino Ap Lab, koji integriše Pajton i Arduinov C jezik za izradu projekata.

    Na prvi pogled, Arduino Uno Q i Arduino Uno R4 izgledaju isto, ali su prilično različiti. Prva primetna razlika je izostavljanje DC priključka za napajanje. Starije Arduino Uno ploče su imale DC priključak i tokom svih mojih godina eksperimentisanja sa Arduinom, verovatno sam ga koristio manje od desetak puta. Ako želite/potrebno vam je napajanje napona većeg od 5V, VIN pin se može koristiti sa napajanjem od 7-24V.

    USB-C port obezbeđuje napajanje (5V, 3A maks.) i povezivanje podataka, omogućavajući vam da Arduino Uno Q direktno povežete sa računarom. Takođe, preko čvorišta, pruža pristup DisplayPort / HDMI, USB i napajanju. Korišćenje Arduino Uno Q sa USB-C dokom, HDMI ekranom, tastaturom i mišem zahteva malo navikavanja. Pod tim mislim, zapravo sedenje i pisanje koda direktno na Arduino ploči. U prošlosti bih ga uključio u računar, napisao neki Arduino kod u IDE-u, kompajlirao i flešovao kod na Arduino, i to bi počelo. Ali sedenje ovde u Arduino App Lab-u, pisanje koda i njegovo otpremanje na STM32 jednostavno deluje strano.

    Zanimljivo je da Arduino preporučuje korišćenje modela od 4 GB kao jednopločnog računara, ali prvi objavljeni model jeste model od 2 GB, što dovodi do lošijeg SBC iskustva. Ako više volite tradicionalniji Arduino tok rada, možete se povezati putem USB-a ili Wi-Fi-ja sa računarom na kojem je pokrenut Arduino App Lab. Sav vaš kod se pokreće na Arduino Uno Q-u, ali razvoj i kreiranje se odvijaju na vašem mnogo moćnijem računaru. Ovo je moj omiljeni način korišćenja Arduino Uno Q-a.

    Prilikom uključivanja Arduino Uno Q-a, prelepa matrica od 8 x 13 LED dioda svetli i prikazuje animirani Arduino logo, lep detalj koji odvlači pažnju od prilično sporog procesa pokretanja, tačnije 34,6 sekundi. Nije strašno; Raspberry Pi 5 se pokreće oko 20-25 sekundi, u zavisnosti od toga da li koristite microSD ili SSD. Ali to se čini kao dugo vreme za one od nas koji su navikli da pokreću Arduino i vide kako kod odmah radi.

    Arduino Uno Q se direktno pokreće u verziju Debian Linux-a i prilično je jednostavan. GNOME interfejs je prijatan i obavlja posao. Arduino Uno Q biste mogli da koristite kao Linux desktop računar sa malom potrošnjom energije; to bi svakako bio povod za razgovor. Ali na kraju krajeva, desktop operativni sistem je više za pokretanje Arduino App Lab-a nego za potpuni desktop operativni sistem. Možda će se ovo osećati malo drugačije kada se objavi model od 4 GB. Oskudnih 2 GB RAM-a je dovoljno da sve funkcioniše.

    Arduino Uno Q nije Linux PC elektrana, ali ne mora biti. Sa nivoom računarske snage oko Raspberry Pi 3 / Raspberry Pi Zero 2 W, Qualcomm Dragonwing SoC ima dovoljno računarske snage za pokretanje Linux-a, a njegova dva procesora za obradu slike (ISP) od 13MP podržavaju dve kamere, sa modelima inferencije veštačke inteligencije koji mogu da rade na CPU i GPU. To ga čini moćnim paketom za početničke veštačke inteligencije i IoT projekte.

    Ali ovo nije Arm desktop računar. Ako to želite, odaberite Raspberry Pi 5. Prednost procesora sa manjom potrošnjom energije je to što kada se Arduino Uno Q koristi kao desktop računar, troši oko 3,3 W u stanju mirovanja i dostiže maksimalnu potrošnju od 4,5 W sa sva četiri jezgra CPU-a pod punim opterećenjem. 90% vremena pod opterećenjem, Arduino Uno Q je trošio 4,4 W. Moramo zapamtiti da ne postoji način da se samo napaja STM32 mikrokontroler. Moramo da uključimo Qualcomm SoC da bismo pristupili mikrokontroleru. To znači da se gubi ultra niska snaga koju pruža projekat mikrokontrolera. Ako je to zabrinjavajuće, onda se držite ploče zasnovane na mikrokontroleru.

    Kako Dragonwing komunicira sa mikrokontrolerom STM32 u realnom vremenu i obrnuto? Odgovor je „Bridge“, tačnije Arduino-ova RPC (Remote Procedure Call) biblioteka, koja omogućava skicama napisanim za STM32 pristup Linux servisima i obrnuto. Biblioteke su napisane u Python-u za Dragonwing i Arduino C-u za upotrebu sa STM32. Obe su dovoljno apstraktne da bi bile jednostavne za korišćenje.

  • Proizvođač neohumanoida 1X objavljuje model sveta kako bi pomogao botovima da uče šta vide

    Kompanija za robotiku koja stoji iza humanoidnog robota Neo, 1X, predstavila je novi model veštačke inteligencije za koji tvrdi da razume dinamiku stvarnog sveta i može pomoći robotima da sami uče nove informacije.

    Ovaj model zasnovan na fizici, nazvan 1X World Model, koristi kombinaciju videa i uputstava kako bi robotima Neo dao nove sposobnosti. Video omogućava robotima Neo da uče nove zadatke za koje ranije nisu bili obučeni, prema 1X.

    Ovo izdanje dolazi u trenutku kada se 1X sprema da pusti svoje humanoide Neo u dom. Kompanija je otvorila prednarudžbine za svoje humanoide u oktobru, sa planovima da isporuči robote ove godine. Portparol 1X-a odbio je da podeli vremenski okvir kada su ovi roboti isporučeni ili bilo kakve informacije o tome koliko ih je naručeno, osim što je rekao da su prednarudžbine premašile očekivanja.

    „Nakon godina razvoja našeg modela sveta i pravljenja Neovog dizajna što bližeg ljudskom, Neo sada može da uči iz videa na internetu i da to znanje direktno primeni na fizički svet“, rekao je Bernt Bernih, osnivač i izvršni direktor 1X-a, u saopštenju. „Sa mogućnošću transformacije bilo kog upita u nove radnje — čak i bez prethodnih primera — ovo označava početnu tačku Neove sposobnosti da se sam nauči da savlada gotovo sve što vam padne na pamet da pitate.“

    Tvrditi da bot može transformisati bilo koji upit u novu radnju je uzvišena tvrdnja i nije sasvim tačna; ne možete reći Neu da vozi automobil i on će odjednom znati kako da se paralelno parkira, na primer. Ali postoji neko učenje.

    1X ne kaže da model sveta omogućava današnjim Neo botovima da odmah obave novi zadatak nakon snimanja videa i primanja upita, pojasnio je portparol kompanije. Umesto toga, bot uzima video podatke povezane sa određenim upitima, a zatim ih šalje nazad u model sveta. Taj model se zatim vraća u mrežu botova kako bi im pružio bolje razumevanje fizičkog sveta i više znanja.

    Takođe daje korisnicima uvid u to kako Neo razmišlja o ponašanju ili reagovanju na određeni upit. Takve informacije o ponašanju mogle bi pomoći kompaniji 1X da obuči ove modele do tačke u kojoj će roboti moći da reaguju na zahtev za nešto što nikada ranije nisu uradili.