Arduino, Robotik Geliştirmeyi Kolaylaştırmak İçin VENTUNO Q’yı Tanıttı.

Qualcomm’ın iştiraki Arduino, robotik geliştirme süreçlerini kolaylaştırmayı hedefleyen yeni nesil kenar yapay zeka platformu VENTUNO Q için ön siparişleri açtı. Qualcomm Dragonwing IQ8 serisini güçlendiren bu geliştirme kartı, güçlü yapay zeka işlem gücünü gerçek zamanlı kontrolle birleştiren çift beyin mimarisiyle dikkat çekiyor.

VENTUNO Q, modern bir robotik platformunun tek kontrol noktası olarak tasarlanan ürün için Arduino’nun niyetli bir adımın ilk hamlesi olarak görülüyor. Marcello Majonchi, Qualcomm’daki Arduino’nun ürünler sorumlusu, şirketin robotik geliştiricilerle 20 yılı aşkın bir süredir çalıştığını belirterek, bu kartın uzun süredir süregelen bir teknoloji yolculuğunun doğal bir evrimi olduğunu söyledi.

Çift Beyin Mimarisi ve Teknik Özellikler

Kartın çift beyin mimarisi, 40 dense TOPS’a kadar yapay zeka performansı sunan Qualcomm Dragonwing IQ-8275 işlemcisini, gerçek zamanlı işlemleri yöneten STM32H5 mikroişlemciyle eşleştiriyor. 16 GB LPDDR5 bellek, 64 GB eMMC depolama ve genişletilebilir M.2 NVMe depolama alanı da bu yapıya ekleniyor. Arduino, sistemin yalnızca sensör verisini yorumlamayı değil, aynı zamanda fiziksel olarak anında ve çevrimdışı biçimde buna yanıt vermeyi de mümkün kıldığını vurguladı.

Sadece sensör verisini anlamak yetmiyor; verinin fiziksel dünyada, gecikme olmadan ve internete bağımlı olmadan anında işlenmesi gerekiyor. Bu, robotların depolama alanlarında ya da üretim tesislerinde gerçek zamanlı tepki verebilmesi için temel bir gereklilik.

Marcello Majonchi, Qualcomm’daki Arduino’nun Ürünler Sorumlusu

Kart, Canonical tarafından dağıtılan önceden yüklü Ubuntu işletim sistemiyle geliyor. Geliştiriciler, çalışan bir prototipe hızlı bir yol için Arduino App Lab’ı kullanabilir ya da VS Code, yerel Linux araçları ya da mevcut iş akışlarından birini tercih edebilir. Mikroişlemci tarafında, motorlar, CAN-FD, PWM ve yüksek hızlı GPIO’nun belirlenmiş, gerçek zamanlı kontrolünü sağlamak için tasarlanan Arduino Core, Zephyr RTOS üzerinde yer alıyor.

Kenar Hesaplama Gerçek Dünya Uygulamaları İçin Kritik

VENTUNO Q’nun önemli bir yönü, robotlar için kenar hesaplama sunabilmesinde yatıyor. Majonchi, robotik sektörünün yapay zeka çağına girmesini engelleyen faktörlerden birinin, modellerin birkaç yıl öncesine kadar buluta hapsolması olduğunu söyledi. Bir robotu çalıştırmak için yalnızca yakın gerçek zamanlı yanıtın yeterli olmadığını, aynı platformda algılama, akıl yürütme ve hareket ettirme gibi davranışların orkestrasyonunu gerektirdiğini belirtti.

Kenar hesaplamanın, bu robotların internete güvenilir yüksek hızlı bir bağlantı beklenemeyen karasal depolama alanları ya da üretim tesislerinde gibi ortamlarda çalışmasını mümkün kıldığını vurgulayan Majonchi, teknolojinin bu düzeyde kenar hesaplama performansını mümkün kıldığını gözlemledi.

App Lab ile Bileşen Bile Kurulum

Arduino App Lab üzerinden geliştiriciler, kutudan çıkar çıkmaz NPU’ya optimize edilmiş bir model kütüphanesini çalıştırabilir. Bu modeller, büyük dil modelleri, görme-dil modelleri, ses tanıma ve nesne ile jest algılama alanlarını kapsıyor. Geliştiriciler, kendi GGUF formatındaki modellerini getirebilir ya da entegre Edge Impulse Studio üzerinden özel modelleri eğitebilir ve kümeleyebilir. Büyük dil modelleri ve görme-dil modelleri, Qualcomm Gen AI Developer Tool (GenieX) adı verilen açık kaynaklı yerel nesne Gen AI çalıştırıcısı ile birkaç satır kodda da dağıtılabilir.

App Lab’ı Lego ile kurmak gibi bir süreç olarak tanımlıyorum. Sadece bu parçaları birleştirmeniz ve bağlayıcı kodu yeniden oluşturmanız yeterli. Bu, normal bir platformda yapacağınız işin çok daha basit bir yol.

Marcello Majonchi, Qualcomm’daki Arduino’nun Ürünler Sorumlusu

Majonchi, bu yaklaşımı Lego ile kurmakla benzeterek, geliştiricilerin yalnızca hazır parçaları birleştirmenin yeterli olacağını söyledi. Normal bir platformda karşınıza çıkacak işin çok daha basit bir yol sunduğunu vurgulayan Majonchi, yeni teknolojiler icat etmek yerine mevcut teknolojileri, konteynerleri, ROS ve yapay zeka modellerini tek bir yerde soyutladıklarını belirtti.

Works with Arduino ile Ticari Uygulamalar İçin Yol

VENTUNO Q’nun ticari kullanıma hazır bir tasarımı olduğunda, aynı Dragonwing IQ8 işlemci, prototipleme sırasında geliştirilen yazılım katmanı, yapay zeka modelleri ve uygulama mantığını koruyarak ortakların üretim kalitesinde SOM biçim faktörlerinde yakında kullanılabilir olacak.

Kenar hesaplama ve yapay zeka endüstriyel çözümlerinin önde gelen sağlayıcısı SECO ile endüstriyel kalitesinde SOM’larda uzmanlaşan Toradex, “Works with Arduino” programı altında bu yol için ilk destekçiler arasında yer alıyor.

Arduino, prototipleme için nihai bir platform. Tutkulu kullanıcılar, öğretmenler ve profesyoneller, otomotivden uzaya kadar pek çok endüstride prototipleme biçimlerini standartlaştırdılar.

Marcello Majonchi, Qualcomm’daki Arduino’nun Ürünler Sorumlusu

Prototiplemenin ötesinde, VENTUNO Q otonom mobil robotlardan tahminli bakım, gerçek zamanlı kalite muayenesinden el ile STEM öğrenmesine kadar her şeye güç veren ticari kullanıma da tasarlandı. Majonchi, “Works with Arduino” programının, Qualcomm’daki geliştirme kartlarında yer alan aynı çip setini alarak sistem ve modüllerden endüstriyel bilgisayarlara ve endüstriyel geçitlere kadar her türlü çözüm üretebilecek OEM’lere yönelik olduğunu söyledi.

Qualcomm ile Büyüme Devam Edecek

Geleceğe bakarken, Majonchi, Arduino’nun robotik endüstrisinden öğrenmeye ve içinde büyümeye devam etmek istediğini söyledi. Bu süreçte ebeveyn şirketi Qualcomm’ın büyük bir rol oynayacağını belirtti. Keskin teknolojilere erişiminin tarihsel olarak eksik olduğunu vurgulayan Majonchi, Qualcomm ile artık denklemin her iki tarafına sahip olduklarını ve sorunu çözebileceklerini söyledi.

Qualcomm da robotik konusunda daha fazla ilgi gösteriyor. Şirket, MoveIt açık kaynaklı çerçeve düzenleyicisi olan PickNik Inc.’yi satın aldığını açıkladı. İki şirket, MoveIt’i Arduino VENTUNO Q ve Qualcomm Dragonfly ile entegre ederek geliştiricilere yapay zeka modellerinden planlamaya, manipülasyona ve gerçek zamanlı kontrole daha kolay bir yol sunmayı planlıyor.