8devices 8Sight T100 เป็นกล้องอินฟราเรดคลื่นยาว (Long-Wave Infrared: LWIR) หรือกล้องถ่ายภาพความร้อนขนาดกะทัดรัด สำหรับใช้งานกับอากาศยานไร้คนขับ (UAS), หุ่นยนต์ และระบบอุตสาหกรรม โดยผสานเซ็นเซอร์ LWIR Lynred ATI320 เข้ากับไมโครคอนโทรลเลอร์ STM32N6 ของ STMicroelectronics ที่ใช้แกนประมวลผล Arm Cortex-M55 พร้อม Neural-ART NPU และฮาร์ดแวร์ ISP สำหรับการประมวลผล AI ที่ Edge และการประมวลผลภาพความร้อนแบบเรียลไทม์ กล้องรุ่นนี้สามารถส่งภาพความร้อนความละเอียด 320 × 240 พิกเซล ที่ 60 fps และทำงานแบบออฟไลน์ทั้งหมด ทำให้สามารถติดตั้งและใช้งานโมเดล AI ที่กำหนดเองสำหรับการตรวจจับวัตถุ การตรวจจับความผิดปกติ หรือการตรวจจับเหตุการณ์ตามอุณหภูมิได้ โดยไม่ต้องพึ่งพาทรัพยากรบนคลาวด์ สเปคของ 8devices 8Sight T100 : MCU – STMicro STM32N […]
Soulart Station : อุปกรณ์ติดตามการเคลื่อนไหวทั้งตัวแบบไม่ใช้ Marker สำหรับ VR และ VTuber
Soulart สตาร์ทอัปจากเกาหลีใต้เปิดตัว Soulart Station อุปกรณ์ติดตามการเคลื่อนไหวทั้งตัวแบบไม่ต้องติดเซนเซอร์ (Markerless) สำหรับงาน VR, VTubing และ Motion Capture โดยอุปกรณ์ใช้เซนเซอร์ Time-of-Flight (ToF) และ Neural Processing Unit (NPU) ที่ติดตั้งอยู่ภายใน เพื่อเก็บข้อมูล Point Cloud แบบ 3D และประมวลผลการติดตามการเคลื่อนไหวบนตัวอุปกรณ์ ด้วยการรันโมเดล Machine Learning ภายในอุปกรณ์ ทำให้ไม่จำเป็นต้องใช้การประมวลผลด้วย GPU ของ PC ที่มีราคาแพงหรือการประมวลผลบน Cloud โดยสามารถส่งออกข้อมูลการเคลื่อนไหวแบบ 6DoF จำนวน 23 จุดข้อต่อ (23-joint 6DoF) และมีค่า ML Latency ที่บริษัทระบุว่าต่ำกว่า 10 มิลลิวินาที สเปคของ Soulart Station มีดังนี้ SoC – ยังไม่เปิดเผย โดยระบุเพียงว่า มี NPU แบบ Dual-core ในตัว พร้อมตัวประมวลผลกร […]
Gemma Translator เครื่องแปลภาษารันบน Raspberry Pi 5 แบบออฟไลน์ด้วย LiteRT
Gemma Translator เป็นโปรเจกต์โอเพนซอร์สสำหรับ Raspberry Pi 5 ที่ทำหน้าที่เป็นเครื่องแปลภาษาแบบหลายภาษา โดยประมวลผลทั้งหมดบนอุปกรณ์โดยไม่ต้องเชื่อมต่อคลาวด์ ใช้โมเดล Google Gemma 4 ร่วมกับ LiteRT runtime โครงการนี้พัฒนาโดยวิศวกรของ Google จำนวน 3 คน โดยได้รับความช่วยเหลือจาก Google Antigravity และประกอบด้วยซอฟต์แวร์สำหรับสร้างเครื่องแปลเสียงแบบทำงานบนอุปกรณ์และออฟไลน์อย่างสมบูรณ์ โดยใช้ Gemma 4 E2B (พารามิเตอร์ที่ใช้งานจริง 2.3 พันล้าน และประมาณ 5.1 พันล้านพารามิเตอร์ทั้งหมด พร้อม per-layer embeddings) และ LiteRT runtime ฮาร์ดแวร์ที่ใช้ประกอบด้วย: Raspberry Pi 5 พร้อม RAM 8GB จอแสดงผล – จอ HDMI หรือจอสัมผัส เช่น จอสำหรับงาน Kiosk ความละเอียด 480×320 ระบบเสียง ไมโครโฟนหรือ USB audio capture interface ลำโพงหรือหูฟ […]
Sixfab เปิดตัว AI HAT+ สำหรับ Raspberry Pi 5 ที่ใช้ชิป AI accelerator DEEPX DX-M1สูงสุด 25 TOPS
Sixfab เปิดตัว AI HAT+ for Raspberry Pi 5 เป็นบอร์ด PCIe HAT+ ที่ใช้ชิป AI accelerator รุ่น DEEPX DX-M1, เป็นรุ่นเดียวกับที่ใช้ใน DEEPX DX-AIPlayer, Mini DX-M1 SoM และ ALPON X5 Sixfab AI HAT+ ใช้ชิป AI ที่บัดกรีลงบนบอร์ดโดยตรง ต่างจาก ALPON X5 ที่ใช้โมดูล M.2 โดยเชื่อมต่อกับ Raspberry Pi 5 ผ่าน PCIe FFC และรับไฟจาก GPIO 40 พิน มีให้เลือกทั้งรุ่น 13 TOPS และ 25 TOPS เหมาะสำหรับงาน Vision AI และ Edge AI เช่น การตรวจจับวัตถุและการแบ่งส่วนภาพที่ประมวลผลได้โดยตรงบน Raspberry Pi 5 สเปคของ Sixfab AI HAT+ : รองรับบอร์ด SBC – Raspberry Pi 5 AI Accelerator (เลือกได้หนึ่งรุ่น): DEEPX DX-M1M พร้อมประสิทธิภาพสูงสุด 25 TOPS (INT8), หน่วยความจำ NPU ขนาด 1GB LPDDR4X DEEPX DX-M1ML พร้อมประสิทธิภาพสูงสุด 13 TOPS (INT8), หน่วยควา […]
Arbor ARES-2100 : Fanless Box PC ใช้ Intel Wildcat Lake เน้น Machine Vision และ Edge AI
Arbor ARES-2100 เป็นคอมพิวเตอร์อุตสาหกรรมแบบไม่มีพัดลม (Fanless Box PC) อีกรุ่นหนึ่งที่ใช้โปรเซสเซอร์ตระกูล Intel Core Series 3 “Wildcat Lake” รุ่นใหม่ โดยมุ่งเป้าไปที่งานระบบอัตโนมัติในอุตสาหกรรม, ระบบ Machine Vision และงาน Edge AI ระดับ lightweight ตัวเครื่องรองรับหน่วยความจำ DDR5 SO-DIMM สูงสุด 64GB, รองรับสตอเรจแบบ UFS 3.1 และ/หรือ M.2 NVMe/SATA พร้อมรองรับการแสดงผลได้สูงสุด 3 จอ และพอร์ตเครือข่าย 2.5GbE สูงสุด 3 พอร์ต นอกจากนี้ยังรองรับการเชื่อมต่อ WiFi, Bluetooth และ 4G LTE แบบเสริมผ่านสล็อต M.2ด้านการเชื่อมต่อสำหรับงานอุตสาหกรรม ตัวเครื่องมาพร้อมพอร์ต RS232/RS485 แบบ RJ45 และรองรับ CAN Bus ได้สูงสุด 2 ช่องผ่าน Terminal block ในฐานะคอมพิวเตอร์สำหรับงานอุตสาหกรรม ARES-2100 ถูกออกแบบให้ทำงานได้ในช่วงอุณหภู […]
Radxa AICore DX-M1M : โมดูลเร่งความเร็ว AI แบบ M.2 2242 ประหยัดพลังงาน ให้ประสิทธิภาพสูงถึง 25 TOPS ใช้ไฟเพียง 3W
Radxa AICore DX-M1M เป็นโมดูลเร่งความเร็ว Edge AI แบบ M.2 ขนาดกะทัดรัดและใช้พลังงานต่ำ ที่ใช้ neural processing unit (NPU) รุ่น DeepX DX-M1M ให้ประสิทธิภาพ AI สูงสุดถึง 25 TOPS (INT8) ขณะที่ใช้พลังงานเพียง 3 วัตต์เท่านั้น โมดูลนี้ถูกออกแบบมาสำหรับงาน เช่น หุ่นยนต์แขนกลอุตสาหกรรม, หุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติ (AMR), Edge server, โดรน และอุปกรณ์ AIoT โดยให้ความสามารถด้าน AI และ Machine Learning ประสิทธิภาพสูงโดยไม่กินพลังงานมาก รองรับการเชื่อมต่อผ่าน PCIe Gen3 x2 และใช้งานได้ทั้งกับระบบ x86 และ Arm รวมถึงบอร์ดยอดนิยมอย่าง Raspberry Pi 5 และ Radxa ROCK SBC สเปค่ของ AICore DX-M1M : AI Accelerator – DeepX DX-M1M neural processing unit (NPU) ให้ประสิทธิภาพ AI สูงสุด 25 TOPS หน่วยความจำ AI – 1GB LPDDR4X @ 4266 MT/s (อย […]
Texas Instruments เปิดตัวไมโครคอนโทรลเลอร์ MSPM0G5187 และ AM13Ex ที่รวม TinyEngine NPU สำหรับงาน Edge AI
Texas Instruments เปิดตัวไมโครคอนโทรลเลอร์สองตระกูลใหม่ ได้แก่ MSPM0G5187 และ AM13Ex มาพร้อมหน่วยประมวลผล TinyEngine Neural Processing Unit (NPU) ของบริษัท เพื่อรองรับการประมวลผล Edge AI / Machine Learning inference บนอุปกรณ์โดยตรง TI ระบุว่า TinyEngine NPU สามารถรันโมเดล AI ได้โดยมีความหน่วง (Latency) ต่ำลงสูงสุดถึง 90 เท่า และใช้พลังงานต่อการประมวลผลหนึ่งครั้งน้อยลงมากกว่า 120 เท่า เมื่อเทียบกับไมโครคอนโทรลเลอร์ที่ไม่มี accelerator โดย MSPM0G5187 เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์ Arm Cortex-M0+ แบบประหยัดพลังงานสำหรับงานทั่วไป ส่วน AM13Ex เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์ Arm Cortex-M33 ที่ออกแบบมาสำหรับงาน ควบคุมมอเตอร์แบบเรียลไทม์ โดยเริ่มต้นด้วยรุ่น AM13E23019 TI MSPM0G5187 ไมโครคอนโทรลเลอร์ Cortex-M0+ สำหรับงานทั่วไป คุณสมบัติแล […]
Nordic Semi nRF54LM20B : ชิป Wireless SoC ที่รวม Axon NPU ความเร็ว 128 MHz สำหรับงาน Edge AI
Nordic Semiconductor nRF54LM20B เป็นชิป Wireless SoC ที่ใช้ Arm Cortex-M33 เป็นไมโครคอนโทรลเลอร์รุ่นแรกในตระกูล nRF54L ที่รวม Axon Neural Processing Unit (NPU) ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงมาก สำหรับงานประมวลผล Edge AI โดย NPU ตัวนี้ถูกระบุว่าสามารถให้ประสิทธิภาพได้เร็วขึ้นสูงสุด 7 เท่า และประหยัดพลังงานมากขึ้นสูงสุด 8 เท่า เมื่อเทียบกับโซลูชันไร้สายของคู่แข่ง (ไม่ได้ระบุชื่อ) สำหรับงานอย่างเช่น การจำแนกประเภทเสียง (sound classification), การตรวจจับคำสั่งเสียง (keyword spotting) และการตรวจจับจากภาพ (image-based detection) นอกจากนี้ Axon NPU ยังมีความเร็ว มากกว่าการใช้ CPU Cortex-M33 เพียงอย่างเดียวประมาณ 15 เท่าสำหรับงานประเภทเดียวกัน นอกเหนือจาก NPU แล้ว nRF54LM20B มีคุณสมบัติเหมือนกับไมโครคอนโทรลเลอร์ไร้สายรุ่นก่อนหน้ […]








