Raspberry Pi 5 e AI: controllo qualità senza cloud
Un connettore al contrario, un accessorio mancante, un difetto da intercettare: come valutare Raspberry Pi 5 e Sixfab AI HAT+ per il controllo qualità con AI locale.
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AI per allarmi industriali: diagnosi con dati SCADA e PLC
Come collegare allarmi SCADA, dati PLC, sensori e documentazione tecnica con l’AI per supportare diagnosi verificabili e manutenzione industriale.
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Bluetooth Channel Sounding: distanza precisa e sicura per IoT embedded
Bluetooth Channel Sounding porta nel Bluetooth LE una misura della distanza più affidabile rispetto all’RSSI, utile per accessi sicuri, asset tracking, dispositivi IoT, wearable e sistemi industriali embedded.
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Microcontrollori vs Cloud: perché nel 2026 l’AI va sull’Edge
MCU potenti, costi cloud in crescita e richieste real-time stanno spostando l’AI dal Cloud all’Edge. Cosa cambia nel 2026 per IoT e industria.
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Edge Computing su MCU: vantaggi reali per l’IoT industriale
Edge computing su microcontrollori: bassa latenza, efficienza energetica e resilienza. Come RTOS, TinyML e sicurezza embedded abilitano l’IoT industriale.
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TinyML su microcontrollori: dal prototipo alla produzione
Come portare l’AI sui microcontrollori con TinyML: prototipazione con TensorFlow Lite Micro, ottimizzazione e deploy in produzione su MCU reali.
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NPU nei SoC embedded: AI on-chip per l’Edge Computing
Le NPU integrate nei SoC embedded (STM32N6, Arm Ethos-U, i.MX 8M) abilitano inferenza AI veloce e sicura on-chip per automotive e IoT.
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Chiplet e UCIe: il futuro dei microprocessori embedded
Dai chip monolitici ai chiplet: come UCIe e packaging 3D stanno cambiando i microprocessori embedded. Vantaggi e applicazioni AI edge.
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