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Raspberry Pi ha appena annunciato una novità importante per tutti gli appassionati di intelligenza artificiale e innovazione embedded: il nuovo Raspberry Pi AI HAT+ 2, un modulo AI pensato per portare capacità di IA generativa direttamente sul Raspberry Pi 5, senza dipendere dal cloud o da connessioni esterne.
Cos’è il Raspberry Pi AI HAT+ 2
Raspberry Pi AI HAT+ 2 è la naturale evoluzione dell’AI HAT+ originale, un componente che già consentiva di eseguire “sul campo” modelli di visione artificiale (come riconoscimento degli oggetti e segmentazione), ma che mancava di potenza e memoria per gestire i moderni modelli generativi.
Con l’AI HAT+ 2, Raspberry Pi colma questo gap, introducendo:
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Acceleratore Hailo-10H con 40 TOPS di performance inferenziali (INT4).
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8 GB di RAM dedicata on-board, una bella novità rispetto al predecessore.
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Supporto per LLM (Large Language Models) e VLM (Vision-Language Models) direttamente in locale.
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Elaborazione tutta sul dispositivo, senza necessità di accesso a internet o servizi cloud esterni.
Queste caratteristiche rendono il modulo ideale per progetti IA avanzati anche in contesti sensibili alla privacy o senza connessione permanente.
Cosa significa avere IA generativa su Raspberry Pi?
Fino ad oggi, l’IA su Raspberry Pi era principalmente legata a modelli predittivi o di computer vision, come il riconoscimento di oggetti o l’analisi di immagini tramite reti neurali leggere. Con l’AI HAT+ 2, invece, il concetto si sposta verso la IA generativa, ossia l’uso di modelli in grado di:
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Generare testo naturale (chatbot e assistenti conversazionali),
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Comprendere e rispondere a input complessi,
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Integrare testo e immagini con modelli visione-linguaggio,
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Eseguire compiti avanzati come traduzioni, completamento automatico o inferenza multimodale.
Questa transizione apre la porta a una nuova classe di applicazioni edge AI su Raspberry Pi 5, che prima erano appannaggio di hardware più potenti o servizi in cloud.
Modelli supportati e applicazioni pratiche
Al lancio, diversi modelli di IA saranno disponibili per essere installati ed eseguiti sul dispositivo, tra cui:
| Modello | Parametri / Dimensione |
|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill | ~1.5 miliardi |
| Llama3.2 | ~1 miliardo |
| Qwen2.5-Coder | ~1.5 miliardi |
| Qwen2.5-Instruct | ~1.5 miliardi |
| Qwen2 | ~1.5 miliardi |
Questi modelli non sono comparabili in scala con le versioni “mega” (centinaia di miliardi di parametri) offerte dai più grandi provider in cloud, ma permettono comunque un’esperienza generativa significativa in locale, con latenze basse e nessuna dipendenza da API esterne.
Alcune possibili applicazioni includono:
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Assistenti vocali locali senza cloud,
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Sistemi di automazione con risposta naturale,
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Analisi visiva avanzata con supporto linguistico,
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Interfacce smart per robot e dispositivi IoT,
tutto eseguito direttamente sul tuo Raspberry Pi 5.
Compatibilità e migrazione
Un punto importante è che l’AI HAT+ 2 mantiene un elevato grado di compatibilità con l’ambiente software già usato per l’AI HAT+ originale. Questo significa che molti tool e workflow esistenti per la computer vision funzioneranno senza grandi modifiche, mentre i nuovi carichi generativi potranno essere aggiunti con i framework e backend compatibili (come quelli disponibili nella Hailo Developer Zone).
Prezzo e disponibilità
Il nuovo Raspberry Pi AI HAT+ 2 è già disponibile all’acquisto, con un prezzo di lancio di circa $130 USD (155/160€ da noi).
Per chi fosse nuovo a questo tipo di hardware, Raspberry Pi fornisce anche una guida ufficiale per l’installazione e l’uso, oltre a diversi esempi e risorse su GitHub per sperimentare con modelli e applicazioni.
Conclusione
Raspberry Pi AI HAT+ 2 rappresenta un passo significativo per l’intelligenza artificiale “edge” su piattaforme economiche come il Raspberry Pi 5. Consentendo l’esecuzione in locale di modelli generativi complessi, apre scenari interessanti per applicazioni offline, protette e personalizzabili – dalla prototipazione alla produzione.
Per gli utenti del mondo maker, degli appassionati di robotica o dei professionisti embedded, questa è una porta verso una nuova generazione di progetti AI intelligenti e a costi accessibili.
Repository GitHub con esempi e demo
Post di presentazione ufficiale
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