Arduino VENTUNO Q: una nuova generazione di schede per l’intelligenza artificiale
Arduino VENTUNO Q è un’evoluzione significativa nel modo di concepire una scheda di sviluppo destinata all’intelligenza artificiale e alla robotica. Presentata da Arduino nel 2026, VENTUNO Q nasce con un obiettivo molto preciso: portare l’intelligenza artificiale direttamente nel mondo fisico, mettendo sulla stessa scheda la capacità di elaborare modelli AI e quella di controllare dispositivi, motori, sensori e interfacce hardware.
Arduino la descrive infatti come una piattaforma progettata per AI, robotica e attuazione, con una particolare attenzione alle applicazioni Edge AI, cioè quelle nelle quali l’elaborazione dei dati avviene localmente invece di dipendere necessariamente da un servizio cloud. Il concetto alla base della scheda è quello della cosiddetta architettura dual-brain, nella quale convivono un processore Qualcomm Dragonwing IQ8 dedicato ai carichi di elaborazione più complessi e un microcontrollore STM32H5 destinato al controllo real-time.
Questa impostazione permette di separare due esigenze che spesso, nei progetti embedded, devono essere gestite con dispositivi differenti: da una parte la capacità computazionale necessaria per eseguire modelli di intelligenza artificiale, dall’altra la risposta deterministica richiesta dal controllo di motori, GPIO e sistemi di automazione. Secondo Arduino, il risultato è una piattaforma nella quale percezione, decisione e azione possono essere riunite all’interno di un unico dispositivo.
VENTUNO Q si colloca in una fascia molto diversa rispetto alle classiche schede Arduino orientate soprattutto alla gestione di sensori e attuatori semplici. L’obiettivo non è sostituire queste piattaforme, ma creare un ponte tra programmazione embedded, Linux, intelligenza artificiale e robotica.
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Il concetto di dual-brain: Qualcomm Dragonwing IQ8 e STM32H5
Il cuore tecnico di VENTUNO Q è rappresentato dalla sua architettura a due processori. Il primo elemento è il Qualcomm Dragonwing IQ8, nella configurazione IQ-8275, che integra CPU, GPU e NPU. Arduino dichiara una capacità di elaborazione AI fino a 40 dense TOPS attraverso il Qualcomm Hexagon NPU. Il processore dispone inoltre di una CPU octa-core Qualcomm Kryo con frequenza fino a 2,36 GHz e di una GPU Qualcomm Adreno 623.
Questo blocco è quello destinato alle elaborazioni più impegnative, come l’inferenza di modelli di intelligenza artificiale, l’elaborazione delle immagini e l’esecuzione di applicazioni Linux. Accanto al processore principale troviamo invece lo STM32H5F5, un microcontrollore basato su Arm Cortex-M33 funzionante a 250 MHz, con 4 MB di memoria flash e 1,5 MB di RAM. La sua funzione è profondamente diversa: Arduino lo identifica come “Action Brain”, ovvero il cervello dedicato alle attività che richiedono controllo deterministico e tempi di risposta molto rapidi.
Il microcontrollore può gestire GPIO, PWM, CAN-FD e altre periferiche hardware senza dipendere dai tempi di esecuzione del sistema operativo Linux. La pagina ufficiale Arduino indica una risposta inferiore al millisecondo per il controllo real-time dello STM32H5F5. I due mondi comunicano attraverso un bridge RPC, Remote Procedure Call, che permette al sistema Linux e al microcontrollore di collaborare.
Questa architettura è particolarmente interessante perché consente, per esempio, di utilizzare un modello di computer vision sul processore AI per riconoscere un oggetto e contemporaneamente affidare al microcontrollore il controllo preciso dell’attuatore necessario per reagire a quel riconoscimento. È proprio questa separazione tra elaborazione intelligente e controllo deterministico a caratterizzare maggiormente VENTUNO Q.
16 GB di RAM e 64 GB di memoria per lavorare localmente
Una delle differenze più evidenti rispetto a molte schede embedded tradizionali è la dotazione di memoria. Arduino VENTUNO Q dispone di 16 GB di RAM LPDDR5 e di 64 GB di memoria eMMC integrata. La quantità di RAM è particolarmente importante in una piattaforma destinata all’Edge AI perché i modelli di intelligenza artificiale richiedono una quantità di memoria considerevole durante l’esecuzione.
Arduino sottolinea infatti la possibilità di utilizzare la memoria per eseguire inferenze AI, applicazioni Linux e attività multitasking contemporaneamente. I 64 GB di eMMC costituiscono invece lo spazio di archiviazione integrato per sistema operativo, applicazioni, modelli e dati. Quando lo spazio interno non è sufficiente, la scheda dispone di un connettore M.2 per l’espansione attraverso unità NVMe Gen.4.
Questa possibilità rende VENTUNO Q interessante anche per progetti nei quali vengono raccolte grandi quantità di dati localmente, come sistemi di visione artificiale, applicazioni di elaborazione multimediale o piattaforme robotiche. L’approccio di Arduino è quindi quello di fornire una macchina Linux completa, non semplicemente un microcontrollore con periferiche aggiuntive. La scheda può infatti eseguire Ubuntu e utilizzare strumenti software standard dell’ecosistema Linux.
Arduino specifica inoltre che il sistema può essere utilizzato con ambienti come Visual Studio Code, PyCharm, Jupyter, Docker e altri strumenti nativi Linux. Questa caratteristica amplia considerevolmente il pubblico potenziale della piattaforma: non è necessario rimanere all’interno di un ambiente di sviluppo proprietario per sfruttarne le capacità. Arduino App Lab rappresenta il percorso semplificato per iniziare, ma non costituisce un vincolo. Chi possiede già competenze Linux e sviluppo software può quindi utilizzare VENTUNO Q in maniera molto più libera, scegliendo framework, linguaggi e strumenti compatibili con il sistema.
Arduino App Lab: un ambiente unico per programmazione e intelligenza artificiale
Uno degli elementi software più importanti associati a VENTUNO Q è Arduino App Lab. L’obiettivo di questo ambiente è riunire in un’unica esperienza attività che normalmente richiederebbero diversi strumenti: programmazione Arduino, sviluppo Python e utilizzo di modelli di intelligenza artificiale.
Arduino descrive App Lab come un ambiente nel quale è possibile iniziare con esempi pronti, modificare applicazioni esistenti, utilizzare modelli personali oppure arrivare a sviluppare pipeline più avanzate attraverso gli strumenti Linux disponibili sulla scheda. La piattaforma è organizzata secondo quattro modalità di utilizzo: Play, Tinker, Shape e Master.
La modalità Play permette di aprire esempi già preparati e osservare il funzionamento dell’intelligenza artificiale senza dover necessariamente partire dalla scrittura del codice. Tinker consente di modificare gli esempi esistenti e intervenire sui parametri e sul codice. Shape è pensata per chi vuole utilizzare modelli propri provenienti da Hugging Face o Qualcomm AI Hub oppure addestrare modelli attraverso Edge Impulse.
Master rappresenta invece il livello più avanzato, nel quale è possibile utilizzare i toolchain preferiti e costruire applicazioni sfruttando direttamente Linux. Arduino App Lab integra inoltre modelli ottimizzati per la NPU di VENTUNO Q. Tra quelli indicati ufficialmente da Arduino figurano Qwen 3 4B LLM, Qwen 2.5 7B e Qwen 3 4B VLM, Gemma 4 E2B ed E4B, Whisper per il riconoscimento automatico del parlato, Melo e Piper per la sintesi vocale, YoloX small per l’object detection e MediaPipe per il riconoscimento dei gesti.
Il punto interessante è che l’AI può essere eseguita localmente, permettendo di progettare applicazioni nelle quali elaborazione e risposta avvengono direttamente sulla scheda.
VENTUNO Q e l’Edge AI offline
Il funzionamento locale dell’intelligenza artificiale è uno degli aspetti centrali della filosofia di VENTUNO Q. In una configurazione Edge AI, il dispositivo acquisisce dati attraverso sensori, videocamere o microfoni, li elabora localmente e produce una risposta senza dover necessariamente inviare ogni informazione a un server remoto.
Questa architettura può essere interessante per numerosi motivi, tra cui latenza, autonomia dall’infrastruttura cloud e gestione locale dei dati. Arduino porta come esempi sistemi di interazione vocale offline, applicazioni di computer vision, sistemi di monitoraggio e dispositivi robotici. La presenza della NPU Qualcomm Hexagon con prestazioni dichiarate fino a 40 dense TOPS è fondamentale per accelerare i carichi AI compatibili.
L’utilizzo locale non significa tuttavia che VENTUNO Q debba essere necessariamente isolata dalla rete: la scheda dispone infatti di Wi-Fi 6 tri-band, Bluetooth 5.3 ed Ethernet a 2,5 Gb. L’utente può quindi decidere, in funzione dell’applicazione, quali elaborazioni mantenere localmente e quali servizi eventualmente integrare attraverso una rete. Arduino indica inoltre la possibilità di utilizzare modelli in formato GGUF caricandoli direttamente attraverso Arduino App Lab e cita il supporto a llama.cpp e GenieX per l’inferenza di modelli generativi locali.
La disponibilità di una piattaforma Linux standard permette inoltre di sperimentare con framework come PyTorch e altri strumenti dedicati allo sviluppo AI. Per un laboratorio di elettronica, questo significa poter studiare non soltanto il funzionamento dei modelli, ma anche l’intero percorso che porta dall’acquisizione del dato alla decisione e infine all’azione fisica.
Connettività: Wi-Fi 6, Bluetooth 5.3 ed Ethernet 2,5 Gb
Dal punto di vista delle comunicazioni, VENTUNO Q offre una dotazione progettata per applicazioni sia domestiche sia professionali. La scheda integra Wi-Fi 6 tri-band nelle bande 2,4, 5 e 6 GHz, Bluetooth 5.3 ed Ethernet con velocità fino a 2,5 Gb/s. La disponibilità simultanea di connessioni wireless e cablate permette di utilizzare la scheda in scenari molto diversi.
Un sistema robotico può, per esempio, utilizzare una rete wireless per comunicare con un computer di supervisione mentre un collegamento Ethernet può essere impiegato in un ambiente nel quale siano richieste maggiore stabilità e larghezza di banda. Anche il comparto USB è progettato per gestire periferiche moderne: VENTUNO Q dispone di una porta USB-C con gestione dei ruoli host/device, due porte USB 3.0 Type-A e ulteriori collegamenti USB 3.0 disponibili attraverso l’header JOMEGA. La USB-C supporta inoltre l’uscita video attraverso DisplayPort Alt Mode. Per quanto riguarda l’immagine, la scheda integra anche HDMI e MIPI DSI.
La connettività video è particolarmente importante in una piattaforma AI perché consente di realizzare sistemi interattivi, pannelli, terminali e dispositivi di visione. Il comparto audio comprende ingressi microfono e uscite per cuffie, ear out e line out attraverso il connettore JMISC. Questa dotazione mostra come Arduino abbia progettato VENTUNO Q non semplicemente come una scheda per esperimenti elettronici, ma come una vera piattaforma di calcolo embedded capace di interfacciarsi con un numero elevato di dispositivi esterni.
Fotocamere, computer vision e interazione con il mondo fisico
La computer vision è uno degli ambiti nei quali l’architettura di VENTUNO Q trova una delle applicazioni più immediate. La scheda dispone di tre connettori MIPI CSI dedicati alle videocamere, oltre al supporto per videocamere USB. Arduino indica che le interfacce MIPI CSI sono utilizzabili per configurazioni con più videocamere e cita applicazioni come percezione a 360 gradi, stereo depth perception e sistemi di ispezione da più angolazioni.
L’elaborazione dei flussi video può essere affidata al processore Qualcomm, mentre i modelli AI possono essere accelerati dalla NPU. Questa combinazione consente di creare applicazioni nelle quali una videocamera non si limita a fornire un’immagine, ma diventa una sorgente di informazioni per un sistema decisionale. Tra i modelli disponibili attraverso l’ecosistema Arduino figura YoloX small per il riconoscimento degli oggetti, mentre MediaPipe permette di lavorare con il riconoscimento dei gesti.
Sono inoltre disponibili modelli VLM, cioè Vision-Language Models, che permettono di combinare informazioni visive e linguistiche. In un progetto didattico si può quindi immaginare una progressione molto interessante: partire da una semplice acquisizione video, aggiungere un modello di riconoscimento, interpretare il risultato e infine collegare la decisione a un’uscita hardware. È proprio quest’ultimo passaggio a distinguere VENTUNO Q da una piattaforma esclusivamente orientata alla computer vision. Grazie allo STM32H5, il risultato dell’elaborazione AI può essere collegato a un controllo real-time dell’hardware. Il sistema non si limita quindi a “vedere” un oggetto: può essere progettato per reagire a ciò che vede.
Robotica, ROS 2 e controllo real-time
La robotica è uno dei settori per i quali VENTUNO Q è stata progettata esplicitamente. Arduino indica la compatibilità con ROS 2, il Robot Operating System 2, e include nell’ecosistema Arduino App Lab specifici Robotics Bricks destinati a semplificare la costruzione di applicazioni robotiche. Il valore della piattaforma sta ancora una volta nella combinazione tra capacità di elaborazione e controllo deterministico.
Un robot moderno può infatti avere bisogno contemporaneamente di computer vision, pianificazione, modelli AI, comunicazione di rete e controllo preciso dei motori. Affidare tutte queste attività a un singolo ambiente software può introdurre complessità e problemi di timing. Con VENTUNO Q, il processore Qualcomm può gestire Linux e le attività AI, mentre lo STM32H5 può occuparsi delle operazioni che richiedono tempi di risposta deterministici.
Arduino indica una risposta inferiore al millisecondo sul microcontrollore e la disponibilità di GPIO, PWM e CAN-FD per il controllo. Il supporto CAN-FD è particolarmente interessante per applicazioni industriali e robotiche perché consente di collegare controller e dispositivi attraverso una rete progettata per sistemi embedded. La scheda dispone di un’interfaccia CAN-FD con PHY su morsettiera e di ulteriori interfacce CAN-FD senza PHY disponibili attraverso JOMEGA e gli header UNO. Anche PWM e GPIO possono essere utilizzati per il controllo di sistemi fisici. In questo modo la piattaforma mette in comunicazione due mondi: quello dell’AI, che interpreta l’ambiente, e quello dell’elettronica real-time, che deve trasformare le decisioni software in azioni precise.
Compatibilità con Arduino UNO, Raspberry Pi HAT e Modulino
Un altro aspetto importante di VENTUNO Q è la compatibilità con un ecosistema hardware già molto vasto. Arduino dichiara la compatibilità nativa con gli shield Arduino UNO, permettendo di utilizzare numerosi accessori, sensori, interfacce e controller già presenti nell’ecosistema. La scheda dispone inoltre di un connettore Qwiic per i nodi Arduino Modulino e per centinaia di sensori compatibili con questo standard. A questo si aggiunge la compatibilità meccanica ed elettrica con gli accessori Raspberry Pi HAT attraverso il connettore GPIO a 40 pin. Questa apertura è importante soprattutto dal punto di vista didattico e della prototipazione.
Chi ha già realizzato progetti con Arduino può riutilizzare parte dell’hardware disponibile senza dover necessariamente ripartire da zero. Lo stesso vale per chi proviene dal mondo Raspberry Pi. VENTUNO Q si presenta come un punto d’incontro tra diversi ecosistemi hardware. Arduino indica anche una strategia di continuità verso la produzione attraverso il programma Works with Arduino, che comprende System-on-Module di partner certificati. L’obiettivo dichiarato è permettere di passare dal prototipo realizzato sulla piattaforma a soluzioni destinate alla produzione senza dover necessariamente riprogettare l’intero stack software. Per chi si occupa di elettronica professionale, questa possibilità può essere importante: la fase di sperimentazione può utilizzare una scheda completa e facilmente accessibile, mentre il prodotto finale può essere costruito utilizzando un modulo certificato compatibile con l’ecosistema. La compatibilità, in questo senso, non riguarda soltanto i connettori, ma anche la possibilità di mantenere applicazioni e modelli sviluppati durante la fase di prototipazione.
A chi è destinata VENTUNO Q e perché è interessante per un laboratorio di elettronica
Arduino VENTUNO Q è una piattaforma che amplia notevolmente il concetto tradizionale di scheda di sviluppo. Le sue caratteristiche ufficiali la collocano all’incrocio tra computer Linux, piattaforma Edge AI, sistema embedded e controller per robotica. I 40 dense TOPS dichiarati per la NPU, i 16 GB di RAM LPDDR5, i 64 GB di eMMC, l’espansione NVMe Gen.4, le tre interfacce MIPI CSI, il Wi-Fi 6, il Bluetooth 5.3, l’Ethernet 2,5 Gb e il sistema dual-brain con Qualcomm Dragonwing IQ8 e STM32H5F5 creano una piattaforma estremamente versatile.
Il suo interesse didattico è altrettanto importante: permette di affrontare in un unico progetto argomenti che normalmente vengono studiati separatamente, dalla programmazione Python all’elettronica embedded, dalla computer vision alla robotica, dal machine learning al controllo real-time. Per un laboratorio di elettronica, VENTUNO Q può allora diventare il punto di partenza per percorsi molto diversi: riconoscimento di oggetti attraverso una videocamera, interfacce vocali locali, controllo di motori, sistemi robotici, acquisizione di dati, automazione e sperimentazione con modelli linguistici.
La filosofia dichiarata da Arduino è quella di rendere accessibile la cosiddetta Physical AI, cioè un’intelligenza artificiale capace non soltanto di elaborare informazioni ma anche di interagire con il mondo reale. La caratteristica forse più interessante della VENTUNO Q è proprio questa integrazione: non serve scegliere tra un potente computer per l’AI e un microcontrollore per l’elettronica real-time, perché la piattaforma è stata progettata per riunire entrambe le funzioni.
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