ข่าว หุ่นยนต์

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน M5Stack Stackchan : หุ่นยนต์ AI แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับตั้งโต๊ะ

M5Stack Stackchan : หุ่นยนต์ AI แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับตั้งโต๊ะ

M5Stack Stackchan

StackChan เป็นหุ่นยนต์ AI แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับตั้งโต๊ะ ที่ใช้คอนโทรลเลอร์ M5Stack CoreS3 ESP32-S3 IoT ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสั่งงานด้วยเสียง (AI Voice Assistant) และสามารถนำไปใช้ควบคุม Smart Home และระบบ IoT ได้ ตัวหุ่นยนต์มาพร้อมหน้าจอสัมผัสขนาด 2 นิ้ว, กล้อง VGA, ไมโครโฟนคู่, ลำโพงขนาด 1W สำหรับการโต้ตอบด้วยเสียง รวมถึงเซนเซอร์ต่าง ๆ ตัวรับ–ส่งอินฟราเรด, เซอร์โวมอเตอร์ 2 ตัวสำหรับการเคลื่อนไหวแนวนอนและแนวตั้ง, ปุ่มกด และไฟ LED หลายจุด   สเปคของ StackChan : โมดูลหลัก – M5Stack CoreS3 IoT controller Wireless MCU – Espressif Systems ESP32-S3FN16R8 CPU – Dual-core 32-bit Xtensa LX7 microcontroller พร้อมคำสั่ง AI Vector ความเร็วสูงสุด 240MHz, RISC-V ULP co-processor หน่วยความจำ – SRAM 512KB, PSRAM 8MB สตอเรจ – […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน AMD เปิดตัวโปรเซสเซอร์ Ryzen AI Embedded P100 และ X100 ให้พลัง AI สูงสุด 50 TOPS

AMD เปิดตัวโปรเซสเซอร์ Ryzen AI Embedded P100 และ X100 ให้พลัง AI สูงสุด 50 TOPS

AMD Ryzen AI Embedded P100 X100 SoC

AMD เปิดตัวโปรเซสเซอร์ x86 รุ่น Ryzen AI Embedded P100 และ X100 ที่ออกแบบมาสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ขอบเครือข่าย (Edge AI) เช่น แดชบอร์ดดิจิทัลในยานยนต์ อุปกรณ์การแพทย์อัจฉริยะ และหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ ก่อนหน้านี้ AMD เคยเปิดตัวตระกูล Ryzen Embedded หลายรุ่น เริ่มตั้งแต่ Ryzen Embedded V1000 ในปี 2018 และล่าสุดคือ Ryzen Embedded 8000 ที่มี NPU ประสิทธิภาพ 16 TOPS แต่ยังไม่ได้ใช้คำว่า “AI” ในชื่อรุ่น โดยตระกูลใหม่ AMD Ryzen AI Embedded นี้สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมแกนประมวลผลประสิทธิภาพสูง “Zen 5”, ใช้ GPU สถาปัตยกรรม RDNA 3.5 สำหรับการแสดงผลและกราฟิกแบบเรียลไทม์ และมี XDNA 2 NPU สำหรับ AI acceleration ที่ต้องการความหน่วงต่ำและใช้พลังงานต่ำ โดยซีรีส์ P100 มุ่งเป้าไปที่ระบบอินโฟเทนเมนต์ในยานยนต์ (IVI) และงานอัตโนมัติในอ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน ระบบฝังตัว Edge AI ที่ใช้ NVIDIA Jetson T4000 พร้อมเครือข่าย 5GbE, พอร์ตกล้อง PoE 4 ช่อง, DIO, CAN Bus และอื่น ๆ

ระบบฝังตัว Edge AI ที่ใช้ NVIDIA Jetson T4000 พร้อมเครือข่าย 5GbE, พอร์ตกล้อง PoE 4 ช่อง, DIO, CAN Bus และอื่น ๆ

BOXER-8742AI Fanless Edge AI System

AAEON BOXER-8742AI เป็นระบบฝังตัว (Embedded System) Edge AI แบบไม่มีพัดลม (fanless) ที่ใช้ NVIDIA Jetson T4000 โดยเปิดตัวพร้อมกับโมดูล Jetson Thor T5000 เมื่อเดือนสิงหาคมที่ผ่านมา และเปิดตัวอย่างเป็นทางการในงาน CES 2026 Jetson T4000 เป็นรุ่นที่ประสิทธิภาพต่ำกว่า T5000 เล็กน้อย แต่ยังคงทรงพลังมาก โดยให้สมรรถนะการประมวลผล AI สูงสุด 1,200 TFLOPS เทียบกับ 2,070 TFLOPS ของ T5000, โดย BOXER-8742AI มาพร้อมพอร์ต 5GbE, พอร์ต Gigabit Ethernet RJ45 แบบ PoE จำนวน 4 ช่องสำหรับกล้อง IP, อินเทอร์เฟซ DIO, RS232, RS485 และ CAN Bus, พอร์ต USB 3.2 Gen 2 จำนวน 4 ช่อง, เอาต์พุตวิดีโอ HDMI และอื่น ๆ เหมาะสำหรับงาน Edge AI ประสิทธิภาพสูง เช่น ระบบโรงงานอัจฉริยะ, หุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ (AMR) และโซลูชัน Roadside Unit ที่ใช้ AI สเป […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Elecrow AI starter kit เปลี่ยน NVIDIA Jetson Orin Nano ให้เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ พร้อมจอ 11.6 นิ้ว และโมดูลอิเล็กทรอนิกส์ 30 ชิ้น

Elecrow AI starter kit เปลี่ยน NVIDIA Jetson Orin Nano ให้เป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ พร้อมจอ 11.6 นิ้ว และโมดูลอิเล็กทรอนิกส์ 30 ชิ้น

Jetson Orin Nano AI learning kit

Elecrow AI Starter Kit for the NVIDIA Jetson Orin Nano ถูกออกแบบมาให้เป็นชุดการเรียนรู้และการศึกษา เหมาะสำหรับนักเรียน ครูผู้สอน และผู้ที่สนใจด้านฮาร์ดแวร์ที่ต้องการแพลตฟอร์มต้นแบบที่รวดเร็วและทรงพลัง ชุดคิทรวมเอา หน้าจอสัมผัส IPS ขนาด 11.6 นิ้ว, กล้อง 8MP แบบ Gimbal ควบคุมด้วยเซอร์โว, โมดูลโต้ตอบด้วยเสียง, และโมดูลอิเล็กทรอนิกส์พื้นฐาน 30 ชนิด ไว้ในชุดเดียวกัน นอกจากนี้ Elecrow ยังมีบทเรียน Python จำนวน 39 บท สำหรับการควบคุมเซนเซอร์, การประมวลผลภาพคอมพิวเตอร์ และเวิร์กโฟลว์ AI ขั้นพื้นฐาน นอกเหนือจากจอแสดงผล กล้อง และระบบเสียงแล้ว ชุดคิทยังรองรับการขยายผ่าน I2C, UART และ GPIO สเปคของ Jetson Orin Nano AI Starter Kit : บอร์ดหลัก – NVIDIA Jetson Orin Nano (ไม่รวมอยู่ในชุด) จอแสดงผล – หน้าจอสัมผัส IPS ขนาด 11.6 นิ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Bit-Brick Cluster K1 – บอร์ดคลัสเตอร์ RISC-V แบบ 4 สล็อต สำหรับโมดูล SSOM-K1 ที่ใช้ SpacemiT K1

Bit-Brick Cluster K1 – บอร์ดคลัสเตอร์ RISC-V แบบ 4 สล็อต สำหรับโมดูล SSOM-K1 ที่ใช้ SpacemiT K1

Bit-Brick Cluster K1

Bit-Brick Cluster K1 เป็นบอร์ดคลัสเตอร์ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับโมดูล SSOM-K1 ได้สูงสุด 4 โมดูล ซึ่งขับเคลื่อนด้วยหน่วยประมวลผล SpacemiT K1 RISC-V แบบ 8 คอร์ บอร์ดนี้มุ่งเป้าไปที่นักพัฒนา นักวิจัย และผู้ผสานระบบ (System Integrator) ที่ทำงานด้าน Edge Computing, งาน AI, และระบบฝังตัวประสิทธิภาพสูง Cluster K1 ใช้ชิป Gigabit Ethernet switch บนบอร์ดเพื่อเชื่อมต่อโมดูลทั้งสี่เข้าด้วยกัน โดยแต่ละโมดูลจะมีพอร์ตเครือข่ายอิสระของตัวเอง ทำให้การสื่อสารระหว่างโหนดรวดเร็วและเสถียร พร้อมการกำหนด IP อัตโนมัติ ฟีเจอร์สำคัญอื่น ๆ ได้แก่ พอร์ต USB 3.0/2.0, เอาต์พุต HDMI (เฉพาะสล็อตหลัก), พอร์ต USB Type-C สำหรับดีบัก, ช่อง M.2 M-Key สำหรับขยายสตอเรจ, ขั้วต่อไฟพัดลมแบบ 3 พิน รวมถึงปุ่ม Power, Reset และ Download แยกเฉพาะ SSOM-K1 syste […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Forlinx FCU3011 – คอมพิวเตอร์อุตสาหกรรมแบบไม่มีพัดลมที่ใช้ NVIDIA Jetson Orin Nano พร้อม GbE 4 พอร์ตและรองรับ 4G/5G และ Wi-Fi

Forlinx FCU3011 – คอมพิวเตอร์อุตสาหกรรมแบบไม่มีพัดลมที่ใช้ NVIDIA Jetson Orin Nano พร้อม GbE 4 พอร์ตและรองรับ 4G/5G และ Wi-Fi

Forlinx FCU3011 AI Edge Computing Box

Forlinx Embedded ได้เปิดตัว FCU3011 เมื่อไม่นานมานี้ ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์อุตสาหกรรม Edge AI ขนาดกะทัดรัดแบบไม่มีพัดลม (fanless) ที่ใช้ NVIDIA Jetson Orin Nano ออกแบบมาสำหรับการทำงานต่อเนื่องตลอด 24/7 ในงานด้านการผลิต เมืองอัจฉริยะ, หุ่นยนต์ และระบบแมชชีนวิชัน ที่ต้องการการประมวลผลแบบเรียลไทม์ ระบบแบบไม่มีพัดลมนี้รองรับ NVIDIA Jetson Orin Nano รุ่น 4GB (ประสิทธิภาพ 34 TOPS) หรือ รุ่น 8GB (สูงสุด 67 TOPS) พร้อมหน่วยความจำ LPDDR5 ขนาด 4GB/8GB และที่เก็บข้อมูล PCIe x4 NVMe SSD ขนาด 128GB ด้านการเชื่อมต่อรองรับพอร์ต Gigabit Ethernet สูงสุด 4 พอร์ต, USB 3.0/2.0, HDMI 2.0 (รองรับความละเอียด 4K), ช่องใส่ SD card รวมถึงตัวเลือกเสริม 4G/5G และ Wi-Fi dual-band ผ่านโมดูล M.2 นอกจากนี้ยังมีอินเทอร์เฟซอุตสาหกรรมครบครัน เช่น R […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน NASP NeuroVoice VAD : ชิปตรวจจับเสียงพูดแบบ Always-on ใช้พลังงานระดับไมโครวัตต์

NASP NeuroVoice VAD : ชิปตรวจจับเสียงพูดแบบ Always-on ใช้พลังงานระดับไมโครวัตต์

NeuroVoice VAD Voice Activity Detection chip

POLYN Technology, Neuromorphic Analog Signal Processor (NASP) NeuroVoice VAD เป็นชิปตรวจจับเสียงพูดแบบเปิดทำงานตลอดเวลา (always-on) ที่ใช้พลังงานต่ำมาก (ultra-low-power) สามารถตรวจจับเสียงพูดได้แม้อยู่ท่ามกลางสภาพแวดล้อมที่มีสัญญาณรบกวนสูง โดยใช้พลังงานในระดับไมโครวัตต์ และมีความหน่วงเวลาในการประมวลผลเพียงระดับไมโครวินาที การประมวลผลทั้งหมดเกิดขึ้นบนชิปโดยตรงจึงไม่จำเป็นต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต การใช้งานที่เป็นไปได้ ได้แก่ รีโมตคอนโทรลอัจฉริยะ, หูฟังเอียร์บัด, อุปกรณ์สวมใส่, การเข้าถึงด้วยเสียง, อุปกรณ์ IoT ระบบอุตสาหกรรม 4.0, หุ่นยนต์, Smart Home/Factory, ระบบการเคลื่อนที่ (mobility) และอื่น ๆ อีกมากมาย สเปคของชิป NASP NeuroVoice VAD  (NV-VAD 100) : คุณสมบัติ ตรวจจับเสียงพูดโดยใช้พลังงานต่ำมาก (ultra-low powe […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Fusion HAT+ : บอร์ดขยายสำหรับ Raspberry Pi เน้นการควบคุมมอเตอร์และเซอร์โวด้วย AI และ LLMs

Fusion HAT+ : บอร์ดขยายสำหรับ Raspberry Pi เน้นการควบคุมมอเตอร์และเซอร์โวด้วย AI และ LLMs

SunFounder Fusion HAT

SunFounder Fusion HAT+ สำหรับคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยว Raspberry Pi 5/4/3B+ และ Zero เป็นบอร์ดควบคุมมอเตอร์และขยาย GPIO ที่ออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM เช่น ChatGPT หรือ Gemini โดยใช้ลำโพงและไมโครโฟนที่ติดตั้งมาบนบอร์ดสำหรับการโต้ตอบด้วยเสียง บอร์ดรองรับไดรเวอร์มอเตอร์ DC 4 ช่อง, ช่อง PWM สำหรับเซอร์โว 12 ช่อง, อินพุต ADC 4 ช่อง และมีอินเทอร์เฟซ I2C, SPI และ UART สำหรับเชื่อมต่อเซนเซอร์ นอกจากนี้ยังมาพร้อมแบตเตอรี่ชาร์จได้ 18650 จำนวน 2 ก้อน พร้อมระบบจัดการพลังงานอัจฉริยะและฟังก์ชันปิดเครื่องอย่างปลอดภัย เหมาะสำหรับใช้งานในรถอัจฉริยะ, หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์, แขนกล, หุ่นยนต์หลายขา (เช่น แมงมุม) และระบบสมาร์ทโฮม สเปคของ Fusion HAT+ : MCU – Gigadevices GD32E203C8T6 ไมโครคอนโทรลเลอร์ Arm Cortex-M23 @ 72MHz พร้อม flash 64K […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress