Descubre cómo Arduino VENTUNO Q, Dragonwing IQ8 y SECO preservan la continuidad del software y aceleran el avance de aplicaciones de IA validadas hacia el despliegue industrial de Edge AI.
Para los equipos de robótica y Physical AI, un prototipo validado representa mucho más que hardware funcional. Cuando una aplicación funciona como se espera, los equipos de ingeniería ya han invertido en modelos de IA, lógica de aplicación, flujos de trabajo de desarrollo y el conocimiento necesario para hacer que todos estos elementos funcionen de forma conjunta.
Por tanto, el siguiente paso no debería implicar empezar de nuevo. El reto consiste en preservar la mayor parte posible de esa inversión en ingeniería, siempre que las dependencias de hardware y software lo permitan, mientras se crean las bases necesarias para una plataforma industrial de Edge AI.
Una base común Dragonwing IQ8 crea continuidad
Arduino<sup>®</sup> VENTUNO™ Q ofrece una plataforma para desarrollar y validar aplicaciones con rapidez. SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8 incorpora la tecnología Qualcomm Dragonwing™ IQ8 Series a un system-on-module industrial diseñado para productos embebidos.
Utilizar la misma familia tecnológica en estas etapas ayuda a evitar discontinuidades innecesarias. Los equipos pueden avanzar sin cambiar la tecnología de computación subyacente solo porque la aplicación ha superado su entorno de validación inicial.
Esto no significa que todo lo desarrollado durante la creación del prototipo pueda transferirse sin cambios. En función de las dependencias de hardware y software, los modelos de IA, la lógica de aplicación de alto nivel y los flujos de trabajo de desarrollo ya establecidos pueden seguir aportando valor a medida que evoluciona la plataforma.
Por tanto, la ventaja no reside en una migración directa uno a uno, sino en una base tecnológica común que permite a los equipos de ingeniería aprovechar lo que ya han validado en lugar de recrearlo innecesariamente.
De Arduino App Lab a SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8
El flujo de trabajo comienza con una aplicación ya desarrollada y validada en Arduino<sup>®</sup> VENTUNO™ Q mediante Arduino App Lab. Esa configuración operativa se convierte en la referencia para la siguiente etapa, lo que permite a los equipos conservar el comportamiento de la aplicación que ya han verificado antes de introducir un nuevo entorno de destino.
Una vez validada, la aplicación puede exportarse desde Arduino App Lab como App Release. Este paquete incluye el código de la aplicación, las dependencias y los activos de IA, creando un punto de transferencia claro entre el entorno de desarrollo de Arduino y el flujo de despliegue industrial.
A continuación, el App Release exportado se transfiere a través de Clea a SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8, donde la misma carga de trabajo puede ejecutarse y compararse con la referencia de VENTUNO Q. Esto proporciona un punto de control concreto de la portabilidad: la aplicación validada sigue siendo la referencia de software, mientras que los elementos específicos del destino —como el acceso a la cámara, los recursos del dispositivo y la configuración de la plataforma— se verifican por separado en el sistema SECO.
Plataformas diferentes, funciones complementarias
Arduino, Qualcomm Technologies y SECO desempeñan funciones complementarias a lo largo de un mismo proceso de ingeniería.
Arduino<sup>®</sup> VENTUNO™ Q facilita la creación rápida de prototipos, el desarrollo y la validación de aplicaciones en un entorno de desarrollo familiar. Qualcomm Dragonwing™ IQ8 Series proporciona la tecnología común de computación de IA que sustenta ambas etapas. SECO amplía este recorrido con SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8, una plataforma SMARC industrial respaldada por su experiencia en ingeniería de sistemas embebidos.
SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8 se basa en SMARC<sup>®</sup> Rel. 2.2 y ofrece aceleración de IA de hasta 40 TOPS, conectividad industrial y una arquitectura modular para la integración en diseños industriales y la escalabilidad de la plataforma.
Cada plataforma responde a una necesidad distinta dentro de un proceso de desarrollo conectado: desarrollo y validación rápidos de aplicaciones con Arduino VENTUNO Q, una base tecnológica común Dragonwing IQ8 y una plataforma de hardware industrial de SECO para integrarla en el producto final.
Dentro del ecosistema Works with Arduino™, esta complementariedad ayuda a conectar el trabajo realizado durante el desarrollo con los requisitos que surgen a medida que una aplicación de Edge AI avanza hacia el uso industrial.
Ampliar la continuidad más allá del módulo de computación
Una plataforma industrial abarca mucho más que el propio módulo de computación.
SECO complementa SOM-SMARC-Dragonwing-IQ8 con soporte para BSP y sistemas operativos, experiencia en ingeniería embebida, servicios de ciberseguridad, soporte del ciclo de vida a largo plazo y la infraestructura de software Clea. En conjunto, estas capacidades amplían la plataforma más allá de la integración del hardware y respaldan las etapas posteriores al desarrollo de la aplicación.
En el ámbito del software, Clea proporciona una base para el despliegue y la gestión del ciclo de vida a medida que los productos de Edge AI avanzan más allá de la fase de desarrollo.
Esta combinación de hardware, software y soporte de ingeniería permite a SECO abordar los requisitos más amplios de un producto industrial y preservar al mismo tiempo el valor del trabajo realizado previamente en el proceso de desarrollo.
El objetivo sigue siendo el mismo: evitar repetir innecesariamente el desarrollo y dotar a la plataforma resultante de una base capaz de respaldar la aplicación a medida que evoluciona más allá de su etapa inicial de validación.
Una base tecnológica común basada en Qualcomm Dragonwing™ IQ8 Series puede ayudar a reducir las fricciones durante el desarrollo. Arduino facilita el desarrollo y la validación rápidos, mientras que SECO aporta la plataforma industrial y la experiencia necesarias para la siguiente etapa.
El valor no reside en pasar de una plataforma a otra sin cambios, sino en aprovechar, siempre que sea posible, el trabajo ya validado y trasladar esa inversión en ingeniería a las aplicaciones industriales de Edge AI.
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