BeagleY-AI

BeagleY-AI یک پلتفرم انعطاف‌پذیر برای توسعهٔ پروژه‌های یادگیری ماشین (ML)، پردازش تصویر و رباتیک است. این برد با ابزارهای نرم‌افزاری متنوعی مانند TensorFlow Lite, PyTorch و OpenCV سازگار است.

BeagleY-AI™ یک برد توسعهٔ مقرون‌به‌صرفه و متن‌باز برای کاربردهای هوش مصنوعی (AI) و پردازش لبه (Edge Computing) است. این برد بر پایهٔ پردازنده Texas Instruments AM67A طراحی شده و از قابلیت‌های زیر پشتیبانی می‌کند:

• پردازنده ۴ هسته‌ای Cortex-A72 (با فرکانس ۱٫۴ گیگاهرتز)
• واحد پردازش گرافیکی (GPU) و شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی (TI C7x/MMA)
• حافظه ۴GB LPDDR4
• پشتیبانی از سیستم‌عامل‌های لینوکس (Debian, Yocto)
• درگاه‌های توسعه: USB 3.0, HDMI, Gigabit Ethernet, M.2 برای اتصال NVMe و Wi-Fi/Bluetooth
• پشتیبانی از دوربین (CSI) و نمایشگر (DSI)

• پردازش هوش مصنوعی روی دستگاه (Edge AI) بدون نیاز به ابر.
• پشتیبانی از چندین دوربین برای کاربردهای بینایی ماشین.
• امنیت سخت‌افزاری با امکان رمزگذاری داده‌ها.
• منبع باز (Open Source) برای سفارشی‌سازی.

• حافظه: ۴GB RAM + ۱۶GB eMMC
• اتصالات:
  • ۲× USB 3.0
  • HDMI 2.1
  • Gigabit Ethernet
  • M.2 Key-E (برای Wi-Fi/5G)
  • رابط‌های توسعه GPIO, I2C, SPI

Getting Started (شروع به کار):

• راهنمای نصب سیستم‌عامل و ابزارهای توسعه در مستندات رسمی.
• پشتیبانی از Debian Linux با پیش‌نصب‌شده‌های هوش مصنوعی.

BeagleY-AI یک برد توسعه هوش مصنوعی (AI) مبتنی بر پردازنده Texas Instruments AM67A است که برای پردازش لبه (Edge AI) و محاسبات بلادرنگ (Real-Time Computing) طراحی شده است. این پردازنده از معماری هتروژنوس بهره می‌برد که ترکیبی از هسته‌های Cortex-A72 (برای پردازش عمومی) و شتاب‌دهنده‌های اختصاصی TI C7x/MMA (برای عملیات یادگیری ماشین) است.

ویژگی‌های کلیدی پردازنده AM67A:

• ۴ هسته Cortex-A72 با فرکانس ۱.۴ گیگاهرتز برای اجرای سیستم عامل‌های لینوکس.
• واحد پردازش ماتریسی (MMA) با توان عملیاتی ۴ TOPS (تریلیون عملیات در ثانیه) برای مدل‌های CNN و RNN.
• پردازشگر سیگنال دیجیتال (DSP) برای بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش صوت/تصویر.

حافظه و ذخیره‌سازی:

• ۴GB LPDDR4 RAM: پشتیبانی از بارکاری‌های سنگین هوش مصنوعی مانند تشخیص اشیا با مدل‌های YOLOv5.
• ۱۶GB eMMC: حافظه داخلی برای نصب سیستمعامل و کتابخانه‌ها.
• اسلات M.2 Key-E: امکان اتصال NVMe SSD یا ماژول‌های Wi-Fi 6/Bluetooth 5.

درگاه‌های ارتباطی:

• ۲× USB 3.0: برای اتصال دوربین‌های صنعتی (مانند Intel RealSense).
• Gigabit Ethernet: ارتباط پرسرعت در شبکه‌های صنعتی (پروتکل‌های EtherCAT یا TSN).
• خروجی HDMI 2.1: پشتیبانی از نمایشگرهای 4K@60Hz.
• رابط‌های توسعه:
  • GPIO, I2C, SPI: برای اتصال سنسورها (دما، رطوبت، LiDAR).
  • CSI/DSI: اتصال به دوربین‌های MIPI-CSI و نمایشگرهای تاچ.

سیستم عامل‌ها:

• Debian Linux: با پیش‌نصب کتابخانه‌های TensorFlow Lite, PyTorch, OpenCV.
• Yocto Project: برای ساخت سیستمعامل سفارشی با حجم کم.

چارچوب‌های مورد پشتیبانی:

• TensorFlow Lite Micro: اجرای مدل‌های کوانتیزه‌شده روی سخت‌افزار.
• ONNX Runtime: پشتیبانی از مدل‌های تبدیل‌شده از چارچوب‌های دیگر.
• TI Deep Learning Library (TIDL): بهینه‌سازی مدل‌های AI برای معماری AM67A.

بینایی ماشین (Computer Vision):

• کنترل کیفیت در خط تولید: تشخیص عیوب با دقت >95% با استفاده از دوربین‌های Basler.
• سیستم‌های نظارتی: تحلیل رفتاری در زمان واقعی با مدل‌های LSTM.

رباتیک خودران:

• ناوبری SLAM: ترکیب داده‌های LiDAR و IMU با الگوریتم‌های ROS 2.
• پردازش حسگرها: فیلتر کالمن برای تخمین موقعیت.

 پردازش زبان طبیعی (NLP):

• دستیاران صوتی: اجرای مدل‌های Whisper برای تبدیل گفتار به متن.

مقایسه با رقبا (BeagleY-AI vs. Raspberry Pi 5 vs. NVIDIA Jetson Nano)

نقطه قوت BeagleY-AI: بهینه‌سازی برای Edge AI با مصرف انرژی <5W و پشتیبانی از شتاب‌دهنده سخت‌افزاری.