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Fabio Violante - Arduino

Il CEO di Arduino, Fabio Violante, racconta le innovazioni nel settore dei microcontrollori potenziati dall’IA e le sfide per un futuro in cui le persone non siano solo “spettatori” della tecnologia.

Fin dalla fondazione nel 2005 la piattaforma open source Arduino – che ha rivoluzionato il mondo dell’elettronica – rappresenta un esempio concreto di innovazione, con uno sguardo molto attento al futuro della tecnologia. L’obiettivo, allora come oggi, è sempre stato quello di rendere la tecnologia più semplice e accessibile per le persone. Una filosofia che, assieme al principio fondante della società, l’open-source, Arduino mantiene inalterata nei propri programmi di sviluppo.

Lo abbiamo già visto un una recente intervista al fondatore dell’azienda, Massimo Banzi (che potete leggere qui) e lo conferma anche Fabio Violante, CEO di Arduino.

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Fabio Violante, CEO di Arduino

“Ci sono diversi settori in cui stiamo investendo, nell’ottica di rendere la tecnologia accessibile a sempre più persone” dice Violante a MIT Technology Review Italia. “Uno di questi è il processo di semplificazione nel campo dello sviluppo software. Oggi, grazie all’intelligenza artificiale, è possibile non soltanto supportare lo sviluppo del codice per chi ha delle basi ma, soprattutto, aiutare nella progettazione anche chi non ha esperienza con l’elettronica. Lo facciamo aggiungendo funzionalità di intelligenza artificiale ai nostri ambienti di sviluppo, sia in cloud sia offline, ma anche a prodotti di terze parti, derivati da Arduino”.

L’impatto dell’IA non si limita alla programmazione. Su cosa altro vi state impegnando?

Il nostro cavallo di battaglia è sempre stato quello dei microcontrollori. Oggi, grazie all’intelligenza artificiale, la sensoristica intelligente è diventato un settore particolarmente importante per Arduino.

C’è una tendenza, nata alcuni anni fa, che riguarda l’implementazione di acceleratori neurali all’interno dei microcontrollori. Questo significa dare la possibilità di eseguire un’ampia gamma di compiti pur mantenendo le caratteristiche tipiche dei microcontrollori: bassi consumi e possibilità di avviarsi in microsecondi (senza, quindi, dover aspettare di fare il boot come capita nei computer oppure negli oggetti che hanno dei microprocessori, come gli assistenti vocali per la domotica).

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Nicla Vision – Arduino

Stiamo lavorando per avere il vantaggio di un microcontrollore potenziato con acceleratori neurali, per realizzare applicazioni di sensoristica intelligente come, ad esempio, telecamere intelligenti a basso consumo. Attualmente abbiamo in commercio la Nicla Vision, che grazie alla nostra partnership con OpenMV permette di accedere a  un ambiente di sviluppo verticale in MicroPython per realizzare applicazioni di machine vision basate sull’IA. Non stiamo parlando di andare a competere con prodotti come Jetson di Nvidia, ma diamo la possibilità di eseguire operazioni più semplici come, ad esempio, quelle che attivano delle trappole per insetti in agricoltura. Si tratta di un’applicazione importante nel settore perché consente di limitare il numero e la quantità di pesticidi che bisogna utilizzare. Il tutto è reso possibile da un oggetto molto piccolo, delle dimensioni di un francobollo, con una camera e un microcontrollore dual-core molto potente, moduli Wi-Fi, bluetooth e LiDAR e un microfono digitale integrato.

Cosa è possibile fare con questo sensore?

La Nicla Vision nella trappola permette di ascoltare il rumore degli insetti attraverso il microfono digitale e, quando l’IA riconosce un pattern riconducibile a una specie dannosa, grazie alla rete neurale, scatta una fotografia e misura il peso dell’esemplare, grazie a una particolare bustina in cui gli insetti sono attratti. Una volta raccolti questi dati, li invia in cloud. Parliamo di un’applicazione impensabile fino a qualche anno fa per dimensioni e consumi, ma possibile, oggi, con un microcontrollore intelligente.

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Nicla Voice – Arduino

Oltre alla parte hardware, quindi, c’è molta attenzione allo sviluppo software. Come studia le innovazioni da integrare nei propri sistemi, soprattutto in tema di IA?

Il settore della modellazione software per l’IA è molto complesso e non è il nostro core business. Per questo ci affidiamo a partnership esterne, come quella con Edge Impulse che è, di fatto, leader di mercato nel settore. Abbiamo utilizzato il loro sistema, che permette di avere modelli di IA facilmente integrabili con microcontrollori, e li abbiamo adattati ai nostri sistemi. Con Nicla Voice, ad esempio, abbiamo implementato un modello particolare di rete neurale nell’hardware che rende il dispositivo estremamente efficiente in termini di consumo energetico, con un acceleratore hardware direttamente su un chip dedicato di Syntiant. Ma le applicazioni sono molteplici: queste reti neurali possono essere utilizzate anche per fare digital signal processing e tanti altri strumenti per consentire molto facilmente di aggiornare i modelli sulle schede e di catturare i training set per le reti neurali (cosa che richiede importanti risorse).

Cosa si aspetta dall’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale? In una visione proiettata verso il futuro, come immagina che l’IA possa essere implementata in futuri sistemi tecnologici?

Quello a cui assistiamo oggi è uno sviluppo incentrato sul training di questi modelli. C’è una preponderanza di architetture centralizzate, come quella di ChatGPT, Anthropic, con enormi investimenti per data center. La cosa interessante è che le nuove generazioni di processori, specialmente quelli Arm-based, stanno permettendo una sempre maggiore potenza di calcolo in sistemi low power. Basti pensare che gli attuali smartphone hanno processori da 40-50 teraFLOPS. Questo consente di portare più in periferia, direttamente sui device, anche processi molto complessi, come quelli legati alla robotica. In futuro immagino sistemi robotici che aiuteranno le persone, le famiglie, con LLM che possono risolvere problemi interpretando la voce delle persone direttamente dentro casa, senza dipendere necessariamente dal cloud esterno. Questa è una tendenza che si sta già realizzando: tecnologie implementate direttamente nei processori e riduzione dei nanometri nel processo costruttivo permettono di realizzare oggetti ultra-low power con delle caratteristiche impressionanti che permettono di gestire modelli IA molto sofisticati. C’è quindi uno spostamento dal cloud all’edge, per quanto riguarda sia i processori sia per i microcontrollori, e si avvicina il sogno dell’edge computing e, soprattutto, dell’edge AI. Quest’ultimo potrà fornire strumenti semplici da utilizzare e ampliare il numero di persone che potranno sfruttarli, con la propria creatività, per creare soluzioni a nuovi problemi (garantendo, tra le altre cose, i vantaggi dell’edge per quanto riguarda la velocità, la privacy e la sicurezza dei dati). Un sistema che si sposa perfettamente con il nostro sogno di democratizzazione della tecnologia.

Avere più utenti che usano queste tecnologie significa anche una maggiore generazione di dati che possono ulteriormente servire per lo sviluppo di altri servizi e tool…

Esatto. Proprio per questo, come Arduino, stiamo investendo su un altro fronte che è quello di facilitare la raccolta ed elaborazione di dati (come, ad esempio, quelli provenienti dai sensori) per poi fare il training di modelli di intelligenza artificiale. Questo processo consente di ottenere diversi modelli addestrati in maniera veloce, verificare quelli che funzionano, filtrarli, testarli per creare Arduino sketch (unità di codice che sono poi caricate ed eseguite sulla scheda, N.d.R.) e aggiungerli ai nostri microcontrollori. Siamo partiti dalle IA perché è il modo migliore per validare le innovazioni.

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La famiglia di prodotti Nicla di Arduino

Nuovi sistemi che entreranno a breve anche nell’uso comune. L’IoT è un’altra delle applicazioni possibili che si sta diffondendo molto.

Viviamo un periodo di evoluzioni tumultuose. Pensiamo per esempio alle cuffiette wireless che utilizziamo per i cellulari: sono un concentrato di intelligenza artificiale, che tra le altre cose serve per migliorare la qualità dell’audio e aumentare la durata delle batterie. Anche quello degli accelerometri MEMS è un mondo molto interessante, in cui crediamo molto. Arduino ha una partnership con Bosch e Bosch Sensortech per lo sviluppo di sistemi in questo settore. Oggi esistono accelerometri, nati magari per applicazioni diverse, che possono essere utilizzati anche per fare manutenzione predittiva con ottime performance. Esistono nuove tipologie di sensori che possono rilevare il particolato nell’aria, in applicazioni molto importanti non solo per l’inquinamento ma anche, ad esempio, per il rilevamento e la gestione degli incendi. Anche tecnologie più “vecchie” e oggi abbastanza economiche stanno avendo nuova vita grazie all’innovazione. Parliamo ad esempio dei radar. Oggi esistono radar avanzati che sfruttano la banda ultra-larga, installati dentro i cellulari: tecnologie che diventano di uso comune, a basso costo, e che per noi sono spunto per proseguire lo sviluppo di sistemi. Non è un caso che, nei prossimi mesi, annunceremo nuovi prodotti che sfruttano la banda ultra-larga per consentire, anche in questo caso, un approccio democratico a questa tecnologia, non solo come accesso all’hardware, ma come semplificazione della programmazione degli oggetti.

Sempre in quest’ottica di democratizzazione della tecnologia e di facilità d’uso si inserisce l’adozione di Zephyr. Cos’è esattamente e come funziona?

Zephyr è un nuovo sistema operativo che per noi è e sarà molto importante. Il processo di standardizzazione dei sistemi operativi, che si è verificato nel settore dei microprocessori, per diversi motivi non si è verificato nel settore dei microcontrollori. Le nuove generazioni di questi componenti, che utilizziamo ormai da diversi anni, hanno di fatto cambiato lo schema: mentre prima l’Arduino Core, la base di Arduino, veniva adattato allo specifico processore e girava direttamente su di esso senza un sistema operativo, nei nuovi prodotti (che integrano dal Cortex M4 di Arm in avanti), abbiamo adottato una stratificazione con un sistema operativo integrato. L’evoluzione di questo processo ci ha portati a scegliere Zephyr, un sistema operativo real-time, fortemente ispirato a Linux dal punto di vista concettuale, con un’assoluta portabilità del software. Una rivoluzione nata anche dall’esperienza della pandemia Covid, durante la quale, a causa della scarsità di componenti, è stata palese la difficoltà di adattare nuove applicazioni a diversi sistemi Mbed basati su microcontrollore.

Oggi, grazie a Zephyr e alla nuova tecnologia di stratificazione del sistema, sarà possibile adattare facilmente le applicazioni su diversi chip e su diverse architetture. Inoltre, avere Arduino su Zephyr aggiunge un ulteriore livello di portabilità per cui si potrà scrivere il codice in linguaggio Arduino, cambiare semplicemente l’architettura, e tutto funzionerà comunque in maniera ottimale. Ovviamente è un progetto open source (su GitHub ha un gran numero di contributi da parte della community).

Arduino ha fortemente creduto in Zephyr e non è un caso che abbiamo contribuito fin da subito, aderendo al consorzio, a questa vera rivoluzione. E a breve si potranno vedere i primi prodotti Arduino con il nuovo sistema operativo.

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Nano Matter – Arduino

Lei è stato uno dei più forti sostenitori di Matter anche all’interno di Arduino. Cos’è Matter?

Partiamo da un esempio concreto in cui quasi tutti si sono trovati: ho ristrutturato casa un paio di anni fa e, volendo implementare un po’ di domotica, ho comprato degli oggetti IoT. Per configurarli, ho sostanzialmente dovuto scaricare un’applicazione diversa per ogni brand produttore. Alcuni di questi oggetti funzionano con un assistente virtuale come Alexa, altri con Google Home, altri ancora con nessuno dei due. Alcuni richiedono di scaricare un’app sconosciuta con tutti i dubbi su dove andranno a finire i dati raccolti in casa nostra. Insomma, chiunque abbia mai avuto a che fare con questa tipologia di oggetti si è scontrato con enormi problemi di interoperabilità.

Matter è un protocollo estremamente complesso ma il suo successo sta nel fatto che è riuscito (o, meglio, ci è riuscita la Connectivity Standards Alliance che sta dietro Matter) a mettere d’accordo per la prima volta grandi e piccoli player. Sostanzialmente racchiude un sistema di descrizione di ogni oggetto IoT (pensiamo ad esempio a una lampadina intelligente, di qualsiasi marca o modello) e ne permette la configurazione indipendentemente dalle specifiche (collegamento via radio, via cavo, Wi-Fi, Bluetooth, attraverso un sistema MESH, ecc.).

Essendo un sistema estremamente complesso, la sfida che ho lanciato al reparto R&D di Arduino è stata quella di renderlo accessibile, creando una libreria Arduino per consentire a qualsiasi utente di costruire un sistema con i dispositivi “Matter compatibile” in maniera semplice.

Abbiamo fatto un duplice sforzo: abbiamo costruito una nuova scheda hardware, la Nano Matter, con connettività wireless e Bluetooth, e una libreria estremamente semplice da utilizzare. Con poche linee di codice Arduino, si può così fare la registrazione del dispositivo, anche con QR, visualizzarlo in dashboard e fare provisioning del device sui vari sistemi Alexa, Google, Apple, ecc.

Tutto questo lo stiamo facendo in partnership con Silicon Labs, che è leader di questa tecnologia e che ha avuto un ruolo molto importante nel progetto, sia come supporto alla progettazione e alla standardizzazione sia per la sua rilevanza all’interno del consorzio che sta alla base di Matter.

Abbiamo già rilasciato sul mercato la versione “community preview” di Nano Matter e nelle prossime settimane rilasceremo la versione definitiva. La speranza è che sempre più gente partecipi alla costruzione di dispositivi IoT in modo da democratizzare anche questa tecnologia.

Come immagina che sarà l’utilizzo della tecnologia e, nello specifico, dei sistemi Arduino nel prossimo futuro da parte degli utenti, non solo quelli esperti?

C’è una piccola premessa da fare, che è una delle nostre missioni aziendali e una delle mie personali: vorrei che le persone, soprattutto i giovani, smettessero di essere “spettatori” della tecnologia e diventassero, invece, utilizzatori e ideatori di tecnologia. Vedo bambini giocare ai videogame e penso che questi stessi bimbi, fra 15 anni, potrebbero essere le persone che progettano i nuovi cellulari con cui altri giocheranno. Tutto quello che facciamo ha un risvolto educativo necessario per la società. Non possiamo avere un gruppo ristretto di individui che controlla tutta l’innovazione tecnologica al mondo mentre miliardi di altre persone la “subiscono” e basta. Per questo, con Arduino, vogliamo scatenare la creatività e l’entusiasmo di tutti.

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Alvik – Arduino

In che modo volete farlo?

Essendo in una posizione privilegiata come popolarità, community, e, soprattutto, nelle relazioni con i produttori di tecnologia, ci poniamo un po’ come i “Robin Hood” dell’innovazione tecnologica. Andiamo a parlare con le figure senior, i vicepresidenti delle aziende di semiconduttori nel mondo; chiediamo cosa faranno nei prossimi tre anni e se ci danno l’early access a quello che stanno facendo per poterlo studiare, capire, democratizzare. Mettiamo le innovazioni nelle mani di tutti chiedendo degli sconti importanti sui costi della tecnologia, proprio per questo scopo. E devo dire che abbiamo un forte appeal su queste figure apicali nelle aziende, perché tutti vogliono ampliare la base di persone che possono raggiungere grazie alla propria tecnologia. Quindi quello che stiamo facendo, e che continueremo a fare, è cercare di capire due cose: da un lato, i nuovi problemi che possono essere affrontati; dall’altro, le tecnologie disponibili che abilitano nuove classi di soluzioni a problemi esistenti o ancora latenti. Il LiDAR dentro i cellulari, ad esempio.

Abbiamo realizzato un robot, Alvik, che, a differenza di altri robot con sensori a ultrasuoni, ha un sensore LiDAR integrato. Con Alvik i giovani imparano a utilizzare il LiDAR e domani, magari, inventeranno un 3D scanner basato su questa tecnologia. In definitiva, quello che puntiamo a fare è prendere tecnologie che magari sono utilizzate in un ambito e portarle sul mercato di massa, dove ci sono tanti creativi che potranno utilizzarle per creare nuove applicazioni e nuove soluzioni. Questa è la nostra visione. Ovviamente, sappiamo che si sta evolvendo anche l’utenza. L’utente in passato era più paziente, voleva capire l’elettronica nel dettaglio, saldare fili. Arduino è sempre stato project-based, quindi non era elettronica fine a sé stessa, come potevano essere i tipici programmi di formazione elettronica. Con Arduino, prima si risolve il problema e poi si capisce cosa si è fatto. Oggi c’è molta ricerca della instant gratification, soprattutto sulle nuove generazioni. I giovani hanno sempre meno tempo, sono tartassati dalla scuola, dai compiti, da attività extracurriculari e tanto altro. Non hanno molto tempo e i genitori non hanno il tempo e la pazienza di mettersi a studiare o giocare con loro. Quindi, sulla base di questa evoluzione, abbiamo creato il Plug and Make Kit, che rappresenta esattamente il concetto “risolvo il problema e poi lo posso capire più in dettaglio”, però con mezzi moderni, come lo vogliono i ragazzi di oggi. Un’altra cosa che abbiamo capito è l’importanza della connettività e quindi la possibilità di utilizzare dispositivi mobili (che hanno molti sensori a bordo) per controllare le applicazioni e generare dati. Anche su questo aspetto abbiamo fatto un grande sforzo: il risultato è Arduino Cloud, per consentire in maniera semplice, alla “Arduino style”, di costruire dispositivi connessi in dieci minuti. Io sfido chiunque a fare un’applicazione IoT più velocemente di quanto si possa fare con Arduino oggi.

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Un controller per videogames realizzato con il Plug and Make Kit di Arduino

Basta una scheda connessa, e con il Plug and Make Kit si possono realizzare tantissimi esperimenti. Stiamo lavorando e vedremo sempre più ampliarsi le funzionalità di Arduino Cloud, direttamente con funzionalità di IoT e security in particolare perché per noi è un aspetto di estrema importanza. Da quando sono arrivato in Arduino abbiamo dotato ogni scheda di un crypto chip. All’inizio mi prendevano un po’ in giro perché volevo aggiungere due euro di materiale in una scheda da 20 euro. Ma la sicurezza è importante, non te la puoi inventare dopo che viene violata. Inoltre, è un abilitatore per fare applicazioni sicure e al riparo dagli hacker che possono entrare nei dispositivi di casa e fare quello che vogliono. Stiamo introducendo nuovi linguaggi di programmazione, includendo quei linguaggi che si insegnano più spesso nelle università, come Python e MicroPython. Abbiamo tanti progetti per il futuro, che diventeranno prodotti alla fine di quest’anno e nel 2025, basati anche su MicroPython, per dare sempre più possibilità diverse.

Volendo gettare un po’ più lo sguardo verso il futuro, vista anche l’evoluzione dell’intelligenza artificiale, magari il prossimo step potrebbe essere la programmazione con il linguaggio naturale. Questo approccio funziona già bene con il linguaggio Arduino perché i modelli generativi hanno la possibilità di apprendere da una massa enorme di risorse online: dai progetti condivisi dalla community alle specifiche dei nostri prodotti hardware, è tutto ampiamente a disposizione. Così l’IA può capire come funziona il codice e cosa si può fare, e quindi offrire delle soluzioni utili fin dal primo tentativo.