ข่าว Vision AI

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Cadence เปิดตัว Neo NPU IP ประสิทธิภาพในการประมวลผลได้สูงสุด 80 TOPS

Cadence เปิดตัว Neo NPU IP ประสิทธิภาพในการประมวลผลได้สูงสุด 80 TOPS

Cadence Neo NPU SoC

Cadence Neo NPU (Neural Processing Unit) IP ให้ประสิทธิภาพในการประมวลผลแบบ single core ได้ 8 GOPS ถึง 80 TOPS และสามารถปรับขนาดเป็นการตั้งค่าตัวประมวลผลแบบ multicoreได้หลายร้อย TOPS บริษัทกล่าวว่า Neo NPU ให้ประสิทธิภาพการประมวลผล AI ที่สูงและมีประสิทธิภาพด้านพลังงาน เพื่อรับประโยชน์สูงสุดสำหรับ PPA (Power, Performance, Area) และต้นทุนสำหรับ AI SoC รุ่นต่อไปนำไปใช้งานในด้านต่าง ๆ เช่น เซ็นเซอร์อัจฉริยะ, IoT, เสียง/ภาพ, อุปกรณ์ใส่หู/อุปกรณ์สวมใส่, การรับรู้ภาพ/เสียง AI บนมือถือ, AR/VR และ ADAS. จุดเด่นของ Neo NPU IP ใหม่ ได้แก่: ความสามารถในการปรับขนาด – โซลูชันตัวประมวลผล Single-core สามารถขยายขนาดได้ 8 GOPS ถึง 80 TOPS และขยายเพิ่มถึงหลายร้อย TOPS ด้วยตัวประมวลผลแบบ Multicore รองรับ 256 ถึง 32K MACs ต่อรอบเพื่ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน TRACEPaw: ขาหุ่นยนต์ใช้ machine learning พร้อมบอร์ด Arduino Nicla Vision

TRACEPaw: ขาหุ่นยนต์ใช้ machine learning พร้อมบอร์ด Arduino Nicla Vision

TRACEPaw

สุนัขหรือแมวไม่ได้เดินบนถนนยางมะตอยเพียงอย่างเดียวมันต้องเดินบนน้ำแข็งหรือทราย โดยใช้การมองเห็นด้วยตาและสัมผัสพื้นด้วยปลายประสาทแล้วปรับตัวตามสภาพ โปรเจค TRACEPaw open-source ซึ่งย่อมาจาก “Terrain Recognition And Contact force Estimation through Sensorized Legged Robot Paw” มีเป้าหมายเพื่อนำความสามารถแบบเดียวมาใช้กับหุ่นยนต์ที่มีขา Autonomous Robots Lab (ห้องปฏิบัติการหุ่นยนต์อิสระ) บรรลุเป้าหมายนี้โดยใช้ บอร์ด Arduino Nicla Vision ซึ่งใช้ประโยชน์จากกล้องและไมโครโฟนเพื่อรัน machine learning models บนไมโครคอนโทรลเลอร์ STM32H7 Cortex-M7 เพื่อระบุประเภทของพื้นและประมาณการแรงที่ใช้บนขา” แต่กล้องไม่ได้ใช้เพื่อดูที่พื้นแต่ใช้เพื่อดูการเปลี่ยนรูปของซิลิโคนรูปกึ่งวงกลม ซึ่งทำจาก “Dragon Skin” ที่ปลายข […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน เปิดตัว MediaPipe สำหรับ Raspberry Pi – โซลูชันด้าน Machine Learning บนอุปกรณ์แบบ No-code/Low-code

เปิดตัว MediaPipe สำหรับ Raspberry Pi – โซลูชันด้าน Machine Learning บนอุปกรณ์แบบ No-code/Low-code

MediaPipe Studio Raspberry Pi 4

Google ได้เปิดตัว MediaPipe โซลูชันด้าน Machine Learning บนอุปกรณ์แบบไม่ต้องเขียนโค้ด/เขียนโค้ดเพียงเล็กน้อยสำหรับ Raspberry Pi (และ iOS SDK) หลังจากเปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนพฤษภาคมสำหรับ Android, เว็บ และ Python แต่โครงการนี้เริ่มต้นขึ้นมาหลายปี ที่เราเคยเขียนบทความเกี่ยวกับโครงการ MediaPipe ครั้งแรกในเดือนธันวาคม 2019 การพอร์ตเข้าสู่ Raspberry Pi เป็นการอัปเดต Python SDK และรองรับการจำแนกเสียง, การตรวจจับใบหน้า, การตรวจจับวัตถุ และการประมวลผลภาษาธรรมชาติต่างๆ MediaPipe Solutions ประกอบด้วย 3 ส่วน: MediaPipe Tasks (low-code) เพื่อสร้างและปรับใช้ไปป์ไลน์โซลูชัน ML แบบ end-to-end ที่กำหนดเองโดยใช้ API และไลบรารีที่สามารถใช้ได้หลายแพลตฟอร์ม MediaPipe Model Maker (low-code) เพื่อสร้างโมเดล ML ที่กำหนดเอง Media […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน เมนบอร์ด Firefly AIO-1684XQ ที่ใช้ BM1684X AI SoC พร้อมสูงสุด 32 TOPS สำหรับการประมวลผลภาพและวิดีโอ

เมนบอร์ด Firefly AIO-1684XQ ที่ใช้ BM1684X AI SoC พร้อมสูงสุด 32 TOPS สำหรับการประมวลผลภาพและวิดีโอ

Firefly AIO 1684XQ motherboard

Firefly AIO-1684XQ เป็นเมนบอร์ดที่ใช้ SOPHGO SOPHON BM1684X octa-core Cortex-A53 AI SoC ที่ให้มากถึง 32TOPS สำหรับ AI inference และออกแบบมาสำหรับการนำ AI มาประยุกต์ใช้ในระบบการประมวลผลภาพ (Computer Vision) และระบบวิเคราะห์วิดีโอ (Video Analytic) บอร์ด machine vision แบบไม่มี Header มาพร้อมกับ RAM 16GB,flash eMMC 64GB และ SPI flash 128MB และมาพร้อมกับพอร์ต SATA 3.0, Gigabit Ethernet แบบคู่, โมดูลเสริม 4G LTE หรือ 5G, พอร์ต USB 3.0 จำนวน 4 พอร์ต และ Terminal block ที่มีอินเทอร์เฟซ RS485, เอาต์พุตรีเลย์ และ GPIO สเปค Firefly AIO-1684XQ: SoC – SOPHGO SOPHON BM1684X CPU – โปรเซสเซอร์ Octa-core Arm Cortex-A53 @ สูงสุด 2.3 GHz TPU – สูงสุด 32TOPS (INT8), 16 TFLOPS (FP16/BF16), 2 TFLOPS (FP32) VPU video decoding H.265/ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Tungsten700 : SMARC SoM และ DevKit ที่ใช้ชิป MediaTek Genio 700 สำหรับ AIoT

Tungsten700 : SMARC SoM และ DevKit ที่ใช้ชิป MediaTek Genio 700 สำหรับ AIoT

Tungsten700 SMARC carrier board

Laird Connectivity Tungsten700 SOM เป็น SMARC system-on-module ที่ใช้ชิป MediaTek Genio 700 ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผล AIoT บน Arm Cortex-A78/A55 พร้อม LPDDR4 สูงสุด 8GB, eMMC flash 16GB และโมดูล Sona MT320 Wi-Fi 6/Bluetooth 5.3 ที่ใช้ชิปเซ็ต Filogic 320 บอร์ดนี้ถูกออกแบบโดย Boundary Devices และได้ถูกเข้าซื้อกิจการโดย Laird, Tungsten700 มาพร้อมกับบอร์ดฐาน SMARC 2.1 carrier board ที่สามารถใช้สำหรับการพัฒนาหรือใช้เป็นคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยวที่รวมอยู่ในการออกแบบ โมดูล Tungsten700 SMARC สเปค Tungsten700 : SoC – MediaTek Genio 700 (MT8390) CPU – โปรเซสเซอร์ Octa-core พร้อม 2x Arm Cortex-A78 cores @ สูงสุด 2.2 GHz, 6x Arm Cortex-A55 cores @ สูงสุด 2.0 GHz GPU – ARM Mali-G57 MC3 GPU VPU ใน “หน่วยประมวลผลวิดีโอ” […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน Yahboom DOFBOT : หุ่นยนต์แขนกล 6 DoF รองรับ AI Vision โดยใช้ Jetson Nano

Yahboom DOFBOT : หุ่นยนต์แขนกล 6 DoF รองรับ AI Vision โดยใช้ Jetson Nano

Yahboom AI robot arm for Jetson Nano

หุ่นยนต์แขนกลอาจจะมีราคาสูงโดยเฉพาะรุ่นที่รองรับ AI Vision แต่หุ่นยนต์แขนกล Yahboom DOFBOT ที่ออกแบบมาสำหรับ NVIDIA Jetson Nano นั้นเป็นทางเลือกที่ราคาต่ำกว่า โดยหุ่นยนต์แขนกล 6 DoF มีราคาประมาณ $289 (~10,000฿) พร้อม VGA camera, หรือ $481 (~16,000฿) พร้อม Jetson Nano SBC ก่อนหน้านี้เราได้เผยแพร่บทความรีวิวหุ่นยนต์แขนกล myCobot 280 Pi จาก Elephant Robotics และสามารถใช้งานได้ดีโดยใช้ บอร์ด Raspberry Pi 4 เป็นส่วนประกอบหลักในการควบคุมและมีแพคเกจสวยงาม มีราคาเริ่มต้นประมาณ $800 (~27,000฿) ขึ้นอยู่กับอุปกรณ์เสริม และมีผู้อ่าน 1 รายบ่นว่า “ มีราคาสูงเกินไปสำหรับผู้เริ่มต้น ” หุ่นยนต์แขนกล DOFBOT สามารถสร้างงาน DIY ได้มากกว่า และราคาก็เหมาะสำหรับผู้ที่เริ่มต้นในการเรียนรู้การศึกษาเกี่ยวกับหุ่นยนต์แขนกล ส่วนประกอบและข้ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน รีวิวชุดพัฒนา i-Pi SMARC 1200 (Genio 1200) ตอนที่ 1

รีวิวชุดพัฒนา i-Pi SMARC 1200 (Genio 1200) ตอนที่ 1

i Pi SMARC 1200 serial console

i-PI SMARC 1200 ของ ADLINK Technology เป็นชุดพัฒนาสำหรับสร้างต้นแบบทางอุตสาหกรรมสำหรับ AI IoT และ Robotics ใช้ LEC-MTK-I12000 system-on-module (SoM) ตาม SMARC 2.1 โดยใช้ชิปประมวลผล AIoT MediaTek Genio 1200 (MT8395) octa-core Cortex-A78/A55 พร้อม 4.8 TOPS AI processor บริษัทฯ ได้ส่งตัวอย่างมาให้ฉันทดลองใช้งานและตรวจสอบ และในตอนที่ 1: จะเป็นการแกะกล่องและวิธีการบู๊ตระบบระบบปฏิบัติการที่รองรับอย่าง Yocto Linux หรือ Ubuntu ที่รองรับ แกะกล่อง i-Pi SMARC 1200 i-Pi SMARC 1200อาจจะเป็นสินค้าที่เหมาะสำหรับผู้ใช้งานในอุตสาหกรรม แต่ก็ยังมาพร้อมกล่องบรรจุสินค้าขายปลีกที่ดูดี ชุด “i-Pi LEC-MTK-I1200-44-64G/EU” มีโมดูล CPU พร้อมหน่วยความจำ LPDDR4 4GB และที่เก็บข้อมูล UFS 64GB ชุดสินค้าประกอบด้วยบอร์ดที่ได้ถูกประกอบไว้ล่วงหน้ […]

เขียนวันที่ โดย Suthinee Kerdkaew - ไม่มีความเห็น บน UP Squared i12 เป็นคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยว (SBC) ที่ใช้ CPU Alder Lake-P

UP Squared i12 เป็นคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยว (SBC) ที่ใช้ CPU Alder Lake-P

UP Squared i12 ของ AAEON เป็นคอมพิวเตอร์บอร์ดเดี่ยว (SBC) ที่มีขนาดเดียวกับ บอร์ด UP Squared (Apollo Lake) และ UP Squared V2 (Elkhart Lake) และส่วนใหญ่มีการจัดวางพอร์ตเหมือนกัน แต่ที่ทรงพลังกว่าใช้ชิปประมวลผล Intel Alder Lake รุ่นที่ 12th ตั้งแต่ Celeron 7305E ไปจนถึง Intel Core i7-1270PE บอร์ดมาพร้อมกับหน่วยความจำ LPDDR5 8 หรือ 16GB, รองรับที่เก็บข้อมูล SATA และ NVMe, รองรับการแสดงผล 4K บนจอภาพสามจอผ่านอินเทอร์เฟส HDMI, DisplayPort และ USB-C, dual Gigabit Ethernet, พอร์ต USB หลายช่อง และ wafers และ headers เช่น GPIO header ที่เข้ากันได้กับ Raspberry Pi สเปค UP Squared i12: 12th generation Alder Lake-P SoC: Intel Core i7-1270PE 12-core/16-thread processor @ 3.30GHz / 4.50GHz (Turbo) พร้อม 96EU Intel Xe graphics […]