¿Por qué elegir las computadoras integradas industriales?
El advenimiento de la Internet de las cosas (IoT) ha estado complementado por la proliferación de computadoras integradas industriales y acompañado por el uso masivo de sensores y otras tecnologías conectadas (IoT).
La Internet de las cosas permite oportunidades sin precedentes para empresas y comunidades. Las computadoras industriales ofrecen potencia de procesamiento y una amplia gama de opciones de E/S para conectar máquinas, sensores y otros dispositivos. Una computadora industrial puede recolectar, procesar y compartir datos de prácticamente cualquier origen gracias a la potencia de la nube y la conectividad inalámbrica.
Pueden encontrarse en prácticamente todas las industrias, entre ellas energía, salud y fabricación. Con sensores y computadoras implementados en toda una comunidad y una empresa, una falla de TI puede tener consecuencias graves. El tiempo de inactividad, aunque sea breve, puede ser desastroso en varias situaciones. Para satisfacer las demandas de la IoT, estas computadoras están diseñadas para funcionar las 24 horas del día, todos los días.
Resistente para entornos difíciles
Conectividad múltiple
Factores de forma compactos
Cumplimiento y soporte
Disponibilidad durante períodos prolongados
Opciones de E/S extendidas
Proveedores destacados
Módulo de Cómputo 4 de Raspberry Pi
La potencia de Raspberry Pi 4 en un factor de forma compacto diseñado para aplicaciones integradas.
El Módulo de Cómputo 4 de Raspberry Pi incorpora un procesador ARM Cortex-A72 de núcleo cuádruple, salida de video doble y una amplia selección de otras interfaces. Disponible en 32 variantes, con un rango de opciones de RAM y de memoria flash eMMC, y con o sin conectividad inalámbrica.
Entre las características clave se encuentran un procesador de núcleo cuádruple de 64 bits de alto rendimiento, compatibilidad para dos pantallas a resoluciones máximas de 4K, decodificación de video de hasta 4Kp60, un máximo de 8 GB de memoria RAM, Gigabit Ethernet, USB 2.0, interfaces de cámara dobles y una interfaz PCIe de segunda generación. Las características opcionales de LAN inalámbrica de 2.4/5.0 GHz de doble banda y Bluetooth 5.0 poseen certificación de cumplimiento modular.
Esto permite que la placa se diseñe para productos finales con pruebas de cumplimiento significativamente reducidas, lo que mejora el costo y el tiempo hasta la comercialización. Puede usarse la antena integrada o el kit de antena externa.
Raspberry Pi RP2040
Ya sea que tenga una Raspberry Pi Pico u otra placa de microcontrolador basada en RP2040, aquí tiene todo lo que necesita.
Encontrará soporte para comenzar con C/C++ o MicroPython en Raspberry Pi Pico, además de enlaces a recursos para otras placas que utilizan RP2040. También hay enlaces a la documentación técnica para la placa de microcontrolador Raspberry Pi Pico y nuestro chip de microcontrolador RP2040.
Estudio de caso
Agricultores con robots con tecnología Raspberry Pi
FutureHome: hogar inteligente con IoT con diseño basado en módulo para computadora
Recursos destacados
Informe de tendencias de la IoT globales de 2021
Consultamos a nuestros clientes de todo el mundo a través de una encuesta de IoT realizada entre septiembre y diciembre de 2020. Recibimos 2095 cuestionarios completados desde 60 países, principalmente de ingenieros de soluciones de IoT. Estos son los resultados.
Automovilismo inteligente con redes neuronales basado en plataforma Ultra96 de Xilinx
Una guía de soluciones proporciona una demostración sobre la red neural binaria (BNN) y la red neural cuantizada (QNN) en Ultra96-V2 de Avnet con capas PYNQ de Xilinx. Los usuarios implementarán aplicaciones de reconocimiento de imágenes como detección de señales de tránsito e identificación de animales en ImageNet mediante redes neurales. Este proyecto explica en detalle cómo implementar el modelo de aceleración de alto rendimiento basado en hardware en una aplicación perimetral AIoT de procesamiento integrada en lugar de una implementación de software que tiene sus propias limitaciones.
IoT e informática de borde: tendencias, desafíos e implementación de soluciones
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