fbpx SG#58 Hardware | SG Buzz

SG#58 Hardware

Publicado en

DeepRacer

AWS Deep Racer

¿Es un juguete? ¡No, es una herramienta de aprendizaje! Bueno, nadie dijo que aprender estaba peleado con divertirse. El AWS DeepRacer es un carro eléctrico a escala (1:18) al cual entrenas utilizando aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) para que pueda conducirse solo a través de una pista. Básicamente, creas tus modelos de entrenamiento en la nube usando servicios en la nube de AWS como SageMaker (machine learning) y RoboMaker (simulaciones), y una vez que estés satisfecho con el modelo, lo instalas en el carro para probarlo en el mundo real. Adicionalmente, puedes participar en el AWS DeepRacer League, una liga con competencias virtuales y presenciales donde podrás ganar premios y poner tus modelo de aprendizaje a prueba.

El DeepRacer tiene un procesador Intel Atom, y “ve” a través de una cámara de 4 megapixeles (desconocemos si tiene sensor de profundidad), además de acelerómetro y giroscopio. El software base es Ubuntu 16.04 complementado con ROS (Robot Operating System) y el toolkit Intel OpenVINO para visión computacional.

Posiblemente tengas suerte y todavía puedas alcanzar la preventa del DeepRacer en un precio de 250 dólares. Si no, te tocará pagar el precio normal de 400 dólares cuando salga al público en general en primavera de 2019.

https://aws.amazon.com/deepracer


Spreesense

Sony Spresense

Sony está debutando en el espacio maker con Spresense, una tarjeta de desarrollo  diseñada para facilitar el desarrollo de soluciones IoT que requieran procesamiento en tiempo real de audio y video con un bajo consumo de energía.

El corazón de Spresense es el microcontrolador Sony CXD5602, el cual es usado en los audífonos inteligentes de esta marca, y cuenta con seis núcleos ARM Cortex-M4F corriendo a 156 MHz. El M4F es básicamente un procesador de señal digital de punto flotante a 32 bits, así que con 6 núcleos tenemos suficiente capacidad para correr una pequeña red neuronal para reconocimiento de voz o patrones en video, y todo esto con un consumo de energía de apenas 30mA. Como es de esperarse, el dispositivo tiene muy buenas capacidades para audio, contando con 8 canales de entrada para micrófono digital (4 canales análogos), codec de audio de 192kHz a 24 bits y amplificador estéreo que provee 400 mW de salida de audio en alta definición. Otro punto a destacar es su geoposicionamiento de alto rendimiento, que utiliza no solo la tradicional red GPS sino también QZSS y GLONASS, lo cual puede ser de gran utilidad en la conducción de drones.

Spresense es compatible con Arduino. Se puede programar con el Arduino IDE o con el Spresense SDK basado en NuttX. Adicionalmente, por medio de una tarjeta de extensión puedes integrar shields Arduino.

Spresense ya está disponible por un precio de 65 dólares por la tarjeta base y 45 dólares por la tarjeta de extensión.

https://developer.sony.com/develop/spresense


NCS2

Intel Neural Compute Stick 2

Si necesitas entrenar tus modelos de inteligencia artificial pero no quieres hacerlo en la nube, ya sea porque es caro o porque no es viable para tu aplicación, te recomendamos que consideres el Intel Neural Compute Stick 2 (NCS 2). Esta es la segunda iteración de este dispositivo autónomo para procesamiento de redes neuronales. El NCS 2 es una barra de 7 cm de largo que se conecta por medio de USB (3.0 tipo A) y está diseñado para facilitar el desarrollo, ajuste y despliegue de aplicaciones basadas en redes neuronales que se ejecuten en la orilla (edge) sin necesidad de estar conectadas a la nube.

El nuevo y mejorado Intel Neural Compute Stick 2 (NCS 2) incluye la versión más reciente del Intel Movidius Myriad X VPU —Virtual Processing Unit, un procesador de propósito específico para video. Gracias a sus 16 cores y acelerador de hardware dedicado para inferencia de redes neuronales profundas, el NCS 2 provee un desempeño ocho veces mayor que el de la generación anterior del Neural Compute Stick. El NCS 2 es compatible con Ubuntu 16.04, CentOS 7.4 y Windows 10, y soporta los frameworks TensorFlow y Caffe. También soporta el toolkit OpenVINO, por lo cual es posible construir y entrenar tus modelos en el NCS 2 y posteriormente desplegarlos en una amplia variedad de dispositivos de procesamiento incluyendo GPUs y FPGAs.

https://software.intel.com/en-us/neural-compute-stick


Roamproof

Roamproof PWR27

Si buscas una estación de carga portátil con alta capacidad y que sea indestructible, el PWR27 de Roamproof parece una gran opción. Desgraciadamente, todavía no está en el mercado —actualmente se encuentra en una campaña en Kickstarter—, pero presume tales capacidades que para muchos valdrá la pena la espera. Tiene una capacidad de 27,000 mAh, que es la máxima permitida en aviones, y permite cargar 5 dispositivos al mismo tiempo por medio de 2 salidas USB de 2.4A, 2 salidas USB-C de 3A, y un enchufe aterrizado de 120V (la versión internacional tiene enchufe de 240V).

Roamproof se enorgullece de que sus productos soportan condiciones extremas, y el PWR27 será prueba de ello soportando ser aplastado por hasta 2 toneladas de peso y tirado desde 30 metros de altura hacia suelo de concreto. Tiene grado de protección IP67, lo cual significa que es a prueba de polvo y que puede ser sumergido en agua por hasta 30 minutos a máximo 1 metro de profundidad.

Por último, el PWR27 cuenta con celdas solares que permiten extender la duración de su carga, o cuando está completamente vacío permiten dar un poco de energía (500mAh/h) que es suficiente para prender un teléfono en casos de emergencia.

El Roamproof actualmente se encuentra en Kickstarter. Su campaña termina a finales de enero y se espera que sea entregado en mayo del 2019. El precio es de alrededor de $140 dólares, lo cual definitivamente es mucho mayor que el de una estación de carga tradicional, pero los viajeros extremos apreciarán todas las capacidades que ofrece. De hecho, conforme escribimos esto quedan más de 40 días en la campaña y ya la han respaldado más de 1,700 personas.

https://sg1.run/xt

Comentarios