ข่าว Edge AI

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน BME690 8x shuttle board พร้อมเซ็นเซอร์ตรวจวัดก๊าซและคุณภาพอากาศ 4-in-1 จำนวน 8 ตัว

BME690 8x shuttle board พร้อมเซ็นเซอร์ตรวจวัดก๊าซและคุณภาพอากาศ 4-in-1 จำนวน 8 ตัว

BME690 8x shuttle board application 3.0 board

Bosch Sensortec BME690 8x Shuttle Board เป็นบอร์ดเซ็นเซอร์ที่ประกอบด้วยเซ็นเซอร์ BME690 แบบ 4-in-1 จำนวน 8 ตัว ซึ่งเป็นเซ็นเซอร์ชนิดเดียวกันทั้งหมด โดยสามารถตรวจวัดคุณภาพอากาศภายในอาคาร รวมถึงตรวจจับสารอินทรีย์ระเหยง่าย (VOCs), สารประกอบกำมะถันระเหยง่าย (VSCs) และก๊าซอื่น ๆ ได้ หลายคนอาจสงสัยว่าทำไมบอร์ดถึงต้องมีเซ็นเซอร์ชนิดเดียวกันถึง 8 ตัว?” ในเอกสารแนะนำ board flyer ยังไม่ได้ให้รายละเอียดที่ชัดเจนนัก: บอร์ด Shuttle นี้สามารถใช้ในทดลองใช้งานสัญญาณที่ได้จากตัวเซ็นเซอร์โดยตรง รวมถึงสัญญาณที่ประมวลผลเพิ่มเติมโดยไลบรารี BSEC สำหรับ BME690 ดังนั้นลองมาทำความเข้าใจเริ่มจากการดูสเปกของเซ็นเซอร์ BME690 กันก่อน. สเปคของ Bosch Sensortech BME690 : เซ็นเซอร์ตรวจวัดก๊าซ ค่าความคลาดเคลื่อนระหว่างเซ็นเซอร์ (IAQ)  – ± 15% ± […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน QNAP QAI-M100 และ QAI-U100 : อุปกรณ์ Edge AI accelerator สำหรับ NAS เพื่อเร่งการประมวลผลด้านการรู้จำภาพ

QNAP QAI-M100 และ QAI-U100 : อุปกรณ์ Edge AI accelerator สำหรับ NAS เพื่อเร่งการประมวลผลด้านการรู้จำภาพ

QNAP QAI-M100 QAI-U100 NAS AI Accelerators

NAS เคยถูกใช้เพื่อเก็บไฟล์ภายในเครือข่ายในบ้านเพื่อให้เข้าถึงได้ง่าย แต่ NAS รุ่นใหม่อย่าง QNAP TS-216G, TS-AI642 และ TS-133 มาพร้อมกับโปรเซสเซอร์ Arm (เช่น Rockchip RK3566 หรือ RK3588) ที่มี NPU ในตัว เพื่อเร่งการประมวลผลด้านการรู้จำภาพ ทำผู้ใช้สามารถค้นหารูปภาพได้ง่าย ๆ ด้วยการพิมพ์ข้อความ เช่น “Disneyland Mickey Mouse” แต่ถ้ามี NAS รุ่นเก่าที่ไม่มี AI accelerator, QNAP ก็ได้เปิดตัวอุปกรณ์เสริม QAI-M100 (แบบ M.2 2280) และ QAI-U100 (แบบ USB) ซึ่งมาพร้อมกับชิป AI Rockchip RK1808 ที่มีพลังประมวลผลสูงถึง 3 TOPS เพื่อช่วยเร่งการประมวลผลด้านการรู้จำภาพและใบหน้าให้เร็วขึ้นถึง 36% สเปคของ QNAP QAI-M100/QAI-U100: SoC – Rockchip RK1808 CPU – Dual-core Arm Cortex-A35 @ 1.6 GHz NPU – NPU ประสิทธิภาพ 3 TOPS Memory – RAM ข […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน M5Stack CoreS3 Lite : คอนโทรลเลอร์ IoT Vision AI ที่ใช้ชิป ESP32-S3 มาพร้อมแผ่นแม่เหล็กด้านหลังและแบตเตอรี่ 200mAh

M5Stack CoreS3 Lite : คอนโทรลเลอร์ IoT Vision AI ที่ใช้ชิป ESP32-S3 มาพร้อมแผ่นแม่เหล็กด้านหลังและแบตเตอรี่ 200mAh

M5Stack CoreS3 Lite

M5Stack CoreS3 Lite เป็นคอนโทรลเลอร์ IoT Vision AI ที่ใช้ชิป ESP32-S3 ซึ่งได้รับการปรับแต่งให้คุ้มค่ามากขึ้น โดยเป็นเวอร์ชันราคาถูกกว่าของ CoreS3 ที่มาพร้อมแผ่นแม่เหล็กด้านหลังและแบตเตอรี่ขนาด 200mAh แทนที่แผ่นติดตั้ง DIN Rail และแบตเตอรี่ขนาด 500mAh CoreS3-Lite ยังคงมาพร้อมหน้าจอสัมผัสแบบ capacitive ขนาด 2 นิ้ว ชนิด IPS, กล้อง VGA, ช่องใส่ microSD card สำหรับจัดเก็บข้อมูล, เซ็นเซอร์หลายชนิด เช่น IMU แบบ 6 แกน, เซ็นเซอร์วัดสนามแม่เหล็กแบบ 3 แกน และเซ็นเซอร์ตรวจจับระยะใกล้ รวมถึงไมโครโฟนแบบคู่ และนาฬิกา RTC สำหรับการเก็บเวลาที่แม่นยำ สเปคของ M5Stack CoreS3 Wireless MCU – Espressif Systems ESP32-S3FN16R8 CPU – ไมโครคอนโทรลเลอร์ Xtensa LX7 แบบ Dual-core 32 บิต พร้อมชุดคำสั่งเวกเตอร์สำหรับ AI ทำงานได้สูงสุดที่ 240M […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน บอร์ดพัฒนามาพร้อมโมดูล GUITION ที่รวมชิป ESP32-P4 และ ESP32-C6

บอร์ดพัฒนามาพร้อมโมดูล GUITION ที่รวมชิป ESP32-P4 และ ESP32-C6

JC-ESP32P4-M3-DEV ESP32-P4 evolution board

ขณะค้นหาสินค้าใหม่บน AliExpress เราได้พบกับบอร์ดพัฒนา JC-ESP32P4-M3-DEV, จากร้าน Maker Go ซึ่งเป็นบอร์ดพัฒนา ESP32-P4 ที่มีคุณสมบัติคล้ายกับ ESP32-P4-Function-EV-Board หรือ Wireless Tag WT99P4C5-S1 board, แต่มีความแตกต่างที่สำคัญคือใช้โมดูล GUITION JC-ESP32P4-M3-C6 ซึ่งรวม ESP32-P4 และ ESP32-C6 ไว้ในแพ็กเกจเดียวแทนที่จะใช้ชิปหรือโมดูลแยกต่างหากเหมือนในดีไซน์อื่น ๆ คุณสมบัติเด่นของบอร์ดนี้ได้แก่ PSRAM ขนาด 32MB และ Flash ขนาด 16MB บนโมดูล GUITION, ช่องใส่ microSD card สำหรับเก็บข้อมูล, ไมโครโฟนในตัว, ช่องออกเสียงผ่านชิปเสียง ES8311 พร้อมแอมป์เสียง,พอร์ต Ethernet RJ45 ความเร็ว 10/100Mbps, ขั้วต่อ RS-485 แบบ Terminal block, Header GPIO และคอนเนกเตอร์ขยายสำหรับทั้ง ESP32-P4 และ ESP32-C6, พอร์ต USB ทั้งหมด 3 พอร์ต: […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน CamThink NeoEyes NE101 – กล้อง Vision AI แบบโมดูลาร์ พลังงานต่ำ ที่ใช้ ESP32-S3 พร้อมตัวเลือก 4G LTE และ WiFi HaLow

CamThink NeoEyes NE101 – กล้อง Vision AI แบบโมดูลาร์ พลังงานต่ำ ที่ใช้ ESP32-S3 พร้อมตัวเลือก 4G LTE และ WiFi HaLow

CamThink NeoEyes NE101

CamThink NeoEyes NE10 1เป็นกล้อง Vision AI แบบใช้พลังงานต่ำที่มีแบตเตอรี่ในตัว ที่ใช้โมดูลไร้สาย ESP32-S3 ซึ่งรองรับการจับภาพตามเหตุการณ์ที่กำหนด และเหมาะสำหรับการควบคุมด้วยภาพแบบเรียลไทม์ โดยค่าเริ่มต้น กล้องรองรับการเชื่อมต่อ WiFi 4 และ Bluetooth 5.0 มาพร้อมโมดูลกล้อง OV5640 ความละเอียด 5MP และไฟแฟลช LED อย่างไรก็ตาม กล้อง ESP32-S3 รุ่นนี้มีการออกแบบแบบโมดูลาร์ สามารถเลือกใช้งานร่วมกับการเชื่อมต่อ 4G LTE Cat 1 หรือ WiFi HaLow ได้ รองรับการเปลี่ยนเลนส์ได้ มีตัวเลือกเพิ่มเคส และติดตั้งในลักษณะต่าง ๆ ตามความต้องการ สเปค่ของ CamThink NeoEyes NE101: โมดูลไร้สาย – ESP32-S3-WROOM-1 MCU – ESP32-S3 แบบ dual-core Tensilica LX7 สูงสุด 240 MHz พร้อม SRAM ขนาด 512KB และ PSRAM สูงสุด 8MB ที่เก็บข้อมูล – หน่วยความจำแฟลช 16M […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน ASRock Industrial เปิดตัวชุดพัฒนา DSC-NV003-WT ที่ใช้ NVIDIA Jetson AGX Orin

ASRock Industrial เปิดตัวชุดพัฒนา DSC-NV003-WT ที่ใช้ NVIDIA Jetson AGX Orin

ASRock DSC-NV003-WT Jetson AGX Orin Developer kit

ASRock Industrial DSC-NV003-WT เป็นชุดพัฒนาที่ใช้ NVIDIA Jetson AGX Orin ออกแบบมาสำหรับงาน edge AI, หุ่นยนต์, โดรน, สมาร์ทซิตี้ และแอปพลิเคชันอุตสาหกรรมขั้นสูง โดยรองรับการทำงานในอุณหภูมิที่หลากหลายตั้งแต่ -25 ถึง 50°C และให้พลังประมวลผล AI สูงสุดถึง 275 TOPS โซลูชันนี้มาพร้อมกับ NVIDIA Jetson AGX Orin Series (รุ่น Industrial/64GB/32GB), รองรับกล้องสูงสุด 4 ตัวแบบ 4-lane MIPI หรือ GMSLII และมีพอร์ต PoE จำนวน 12 พอร์ต สำหรับงานด้านการประมวลผลภาพ (Computer Vision) นอกจากนี้ยังมีสล็อต PCIe Gen4 x8 จำนวน 2 ช่อง, สล็อต M.2 Key M/B/E สำหรับขยายพื้นที่จัดเก็บข้อมูล, การเชื่อมต่อเซลลูลาร์ 5G/4G LTE และ Wi-Fi   สเปคของ ASRock Industrial DSC-NV003-WT : System-on-Module (เลือกใช้ได้หนึ่งในสามรุ่น) NVIDIA Jetson AGX O […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน NanoCOM-MTU – โมดูล COM Express Type 10 ที่ใช้ซีพียู Intel Core Ultra “Meteor Lake” ที่ใช้พลังงาน 28 วัตต์

NanoCOM-MTU – โมดูล COM Express Type 10 ที่ใช้ซีพียู Intel Core Ultra “Meteor Lake” ที่ใช้พลังงาน 28 วัตต์

AAEON NanoCOM-MTU

AAEON NanoCOM-MTU เป็นโมดูลซีพียูแบบ COM Express Type 10 ที่ใช้พลังงาน 28 วัตต์ โดยใช้โปรเซสเซอร์ Intel Core Ultra 5/7 “Meteor Lake” พร้อมสูงสุด 16 คอร์ 22 เธรด บนฟอร์มแฟกเตอร์ขนาดเล็กกะทัดรัด 84 มม. x 55 มม. โมดูล COM Express ที่ใช้ Intel Core Ultra นี้รองรับหน่วยความจำ LPDDR5(X) ได้สูงสุด 32GB, ที่เก็บข้อมูลแบบ NVMe BGA สูงสุด 256GB และมีพอร์ต I/O หลากหลายผ่านคอนเนกเตอร์ Row A/B เช่น SATA III จำนวน 2 ช่อง, PCIe 4.0 จำนวน 4 เลน และอื่น ๆ สเปคของ NanoCOM-MTU : Meteor Lake SoC (เลือก 1 โปรเซสเซอร์ ) Intel Core Ultra 7 155H  โปรเซสเซอร์ 16-core (6P+8E+2LPE)r @ 1.4 / 4.8 GHz พร้อมแคช 24MB, กราฟิก Intel 8Xe LPG @ 2.25 GHz, มีหน่วยประมวลผล AI (Intel AI Boost NPU), TDP 28W Intel Core Ultra 5 125H โปรเซสเซอร์ 14-core […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน AMobile SoM-SD520/SoM-SD720 : โมดูล (SoM) ใช้ชิป MediaTek Genio 520 และ Genio 720 สำหรับงานด้าน Edge AI และ Generative AI

AMobile SoM-SD520/SoM-SD720 : โมดูล (SoM) ใช้ชิป MediaTek Genio 520 และ Genio 720 สำหรับงานด้าน Edge AI และ Generative AI

Mediatek Genio 520 720 carrier board development kit

บริษัท AMobile Solutions จากไต้หวันได้เปิดตัวโมดูล (System-on-Module) รุ่น SoM-SD520 และ SoM-SD720 ซึ่งใช้ชิป MediaTek Genio 520 และ Genio 720 ตามลำดับ โดยออกแบบมารองรับงานด้าน Edge AI และ Generative AI โดยมีความสามารถในการประมวลผล AI สูงสุด 10 TOPS โมดูลเหล่านี้มาพร้อมกับหน่วยความจำ LPDDR5 สูงสุด 16GB, พื้นที่เก็บข้อมูล UFS 3.1 สูงสุด 128GB และยังสามารถเลือกเสริมโมดูลไร้สาย WiFi 6 และ Bluetooth 5.2 ได้อีกด้วย เหมาะสำหรับการใช้งานในระบบเฝ้าระวังอัจฉริยะ, ระบบอัตโนมัติในโรงงานอุตสาหกรรม, เครื่องขายสินค้าอัจฉริยะ/ตู้บริการตนเอง, ระบบสาธารณสุขอัจฉริยะ และแอปพลิเคชันอื่น ๆ ที่ได้ประโยชน์จากการประมวลผล AI บนอุปกรณ์ ไม่ว่าจะเป็น Edge AI หรือ Generative AI สเปคของ SoM-SD520 และ SoM-SD720 : SoC (เลือก 1 ชิป) MediaTek G […]

ภูมิใจนำเสนอโดย WordPress