Arduino S.r.l., filial de Qualcomm Technologies, abrió la preventa de VENTUNO Q, una plataforma de IA en el borde basada en la serie Qualcomm Dragonwing IQ8. La empresa la diseñó para desarrolladores y priorizó que resulte familiar y fácil de usar, con el software, los accesorios y las extensiones adecuadas.

Es el primer paso deliberado de Arduino en robótica, aunque Marcello Majonchi, director de producto de Arduino en Qualcomm, recuerda que la empresa lleva más de 20 años trabajando con desarrolladores de robots.

"Es el primer paso intencional hacia un producto pensado para ser el punto único de control de una plataforma robótica moderna", dijo a The Robot Report. "Al mismo tiempo, Arduino se usa muchísimo en robótica, y hay miles de tipos de robots que, en los últimos 20 años, la comunidad ha desarrollado y que funcionan, en algunas funciones o por completo, con un producto Arduino."

Qualcomm integra la tecnología de Arduino

Qualcomm compró Arduino el año pasado, lo que le dio a la empresa de Monza, Italia, acceso a más recursos y a una nueva base de clientes. Eso, sumado a los avances recientes en IA generativa y en procesadores, hizo que la nueva placa se sintiera como una evolución natural, según Majonchi.

"Tenemos esta capacidad de cómputo increíble. Tenemos este ecosistema que solo está esperando algo que le dé a la gente una forma más fácil de convertir su visión en realidad", señaló. "¿Cuál es la brecha que tenemos que cerrar en hardware, y en herramientas y marcos de software, para que no necesites cinco doctorados distintos para armar un AMR?"

¿Qué trae la VENTUNO Q?

VENTUNO Q tiene una arquitectura de dos cerebros. Combina un procesador Dragonwing IQ-8275, con hasta 40 TOPS densos de rendimiento en IA, 16 GB de LPDDR5 y 64 GB de eMMC, almacenamiento ampliable por M.2 NVMe y un microcontrolador STM32H5 dedicado al tiempo real. Según Arduino, eso permite sistemas que interpretan los datos de los sensores y además reaccionan físicamente a ellos, al instante y sin conexión.

La placa viene con Ubuntu preinstalado, distribuido por Canonical. Arduino App Lab ofrece un camino rápido a un prototipo funcional, y los desarrolladores también pueden usar VS Code, herramientas nativas de Linux o el flujo que ya tengan. En el lado del microcontrolador, Arduino Core sobre Zephyr RTOS entrega control determinista en tiempo real de motores, CAN-FD, PWM y GPIO de alta velocidad.

Arduino quiso que la VENTUNO Q conservara buena parte de lo que los clientes esperan de cualquier otra placa de la marca, porque hay un ecosistema grande de accesorios y complementos compatibles con una placa Arduino estándar. Replicarlo da a los clientes una opción conocida y facilita combinar componentes, según la empresa.

"Se trata de accesibilidad, en el sentido de bajar la barrera de entrada a esta tecnología y desmitificarla tanto en el software como en el hardware, para que casi cualquiera que tenga una idea tenga un camino para hacerla realidad", dijo Majonchi.

El cómputo en el borde para robots en terreno

Uno de los rasgos centrales de VENTUNO Q es que entrega cómputo en el borde para robots.

"Uno de los obstáculos para que la industria de la robótica entrara en la era de la IA fue que los modelos, hasta hace un par de años, estaban atrapados en la nube", dijo Majonchi. "Si quieres operar un robot, necesitas más que una respuesta casi en tiempo real. Necesitas respuesta en tiempo real, y necesitas tener, idealmente en la misma plataforma, la percepción, el razonamiento y la actuación para orquestar todos los comportamientos."

"[El cómputo en el borde] es la única forma de cumplir de verdad muchas de las restricciones de los despliegues reales de estos robots, que pueden terminar en bodegas o plantas de manufactura en otros países, donde no puedes esperar nada parecido a una conexión a internet confiable y de alta velocidad", continuó.

Según Majonchi, la tecnología avanzó lo suficiente para hacer posible ese nivel de cómputo en el borde. Sumado a la buena relación entre consumo y capacidad de cálculo, eso le dio a Arduino un buen punto de partida.

App Lab arma aplicaciones de robots por bloques

Con Arduino App Lab, los desarrolladores pueden correr de inmediato una biblioteca seleccionada de modelos optimizados para la NPU. Incluye modelos de lenguaje grandes (LLM), modelos de visión y lenguaje (VLM), reconocimiento de voz y detección de objetos y gestos.

También pueden traer su propio modelo en formato GGUF desde Hugging Face, o entrenar y cuantizar modelos propios con Edge Impulse Studio, que viene integrado. Los LLM y VLM se pueden desplegar con unas pocas líneas de código usando Qualcomm Gen AI Developer Tool (GenieX), el entorno de ejecución de IA generativa en el dispositivo de Qualcomm, de código abierto.

Majonchi comparó App Lab con construir con Lego. "Solo necesitas ensamblar esos bloques y recrear el código que los conecta, lo que es órdenes de magnitud más simple que lo que harías en una plataforma normal", dijo.

La empresa diseñó y validó la plataforma para despliegue comercial en robótica, IA industrial en el borde, ciudades inteligentes, sistemas de visión con IA y educación.

"Creamos un entorno de desarrollo que no inventaba tecnologías nuevas, sino que solo abstraía tecnologías existentes, contenedores, ROS y modelos de IA, en un solo lugar donde la gente encontrara inspiración y un marco fácil de abordar y que al mismo tiempo no la limitara", dijo Majonchi.

¿Cómo se pasa del prototipo a la producción?

Cuando un diseño con VENTUNO Q esté listo para despliegue comercial, el mismo procesador Dragonwing IQ8 estará disponible pronto en módulos SOM de grado productivo fabricados por socios. Así se conservan el software, los modelos de IA y la lógica de aplicación creados durante el prototipo.

SECO, proveedor de soluciones industriales de cómputo en el borde e IA, y Toradex, especialista en SOM de grado industrial, están entre los primeros en apoyar ese camino dentro del programa "Works with Arduino".

"Arduino es la plataforma de prototipado por excelencia", dijo Majonchi. "Entusiastas, profesores y profesionales han ido estandarizando, en industrias muy distintas, desde la automotriz hasta la espacial, la forma en que prototipan."

"Al mismo tiempo, hay particularidades de un entorno de producción que son algo distintas de las de un prototipo", agregó. "Hay un tema de optimización. Está la disponibilidad de componentes a largo plazo, y así."

"Entonces, gracias a que ahora somos parte de la familia Qualcomm, creamos un programa que anunciamos junto con el lanzamiento de VENTUNO Q y que busca apoyar de verdad a los clientes finales que quieren la libertad y la facilidad de prototipar, pero que después quieren un camino confiable para escalar a producción de la forma más optimizada", dijo Majonchi.

Más allá del prototipo, VENTUNO Q se diseñó para despliegue comercial, desde robots móviles autónomos y mantenimiento predictivo hasta inspección de calidad en tiempo real y enseñanza práctica STEM.

"Works with Arduino apunta a los fabricantes OEM, que pueden tomar el mismo chipset de Qualcomm que llevan nuestras placas de desarrollo y construir cualquier tipo de solución, desde sistemas y módulos hasta computadores y gateways industriales que pueden ir en cualquier tipo de robot, y certificarlos contra la plataforma Arduino", dijo Majonchi.

Arduino seguirá creciendo con Qualcomm

Majonchi dijo que Arduino quiere seguir aprendiendo y creciendo dentro de la industria de la robótica, y que Qualcomm, su casa matriz, tendrá un papel grande en eso.

"Nuestra experiencia está en entregar esta capa de abstracción para que la gente pueda aprovechar la tecnología. Lo que históricamente nos faltaba era acceso a tecnologías de punta que pudiéramos tomar y llevar a las masas. Junto con Qualcomm, ahora tenemos los dos lados de la ecuación y podemos resolver el problema", dijo Majonchi.

Qualcomm también muestra más interés en robótica. La empresa anunció que compra PickNik Inc., responsable del marco de código abierto MoveIt. Las dos empresas planean integrar MoveIt con Arduino VENTUNO Q y Qualcomm Dragonfly para dar a los desarrolladores un camino más directo desde los modelos de IA hasta la planificación, la manipulación y el control en tiempo real.