أوّلاً: مقدّمة:

تعدّ Jetson Nano لوحة تطوير إلكترونيّة مدمجة من نمط (SOM – System on Module) من عائلة NVIDIA Jetson بإمكانيّاتٍ قويّة وتكلفة منخفضة، طُوِّرت من قبل شركة NVIDIA، ومصمَّمة خصّيصاً لتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعيّ والتعلّم الآليّ وإنترنت الأشياء، وهدفها تمكين المطوّرين والباحثين من بناء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعيّ بسهولة دون الحاجة إلى بنية تحتيّة كبيرة ومكلفة، إذ إنّ حجمها الصغير واستهلاكها المنخفض للطاقة وسهولة استخدامها يجعلها منصّة مثاليّة لمجموعة واسعة من المشاريع.

ثانياً: ميزات Jetson Nano:

لدى Jetson Nano الكثير من الميزات التي تجعلها ذات إمكانيّات عالية تناسب العديد من الاستخدامات في تطبيقات الذكاء الاصطناعيّ، وفيما يلي بعض ميزاتها الرئيسَة:

  • الأداء العالي:

جُهِّزت Jetson Nano بوحدة معالجة الرسومات NVIDIA Maxwell GPU التي تحتوي على 128 نواة CUDA، وتمكِّنها من تشغيل عدّة شبكات عصبونيّة عميقة بالتوازي مع معالجة عالية الأداء. تأتي أيضاً مع برنامج CUDA-X AI من NVIDIA، الذي يوفّر مجموعة من الأدوات والمكتبات لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعيّ وتحسينها.

  • تصميم صغير الحجم:

يوفّر الحجم الصغير (70 مم × 45 مم) سهولة دمجها في مجموعة واسعة من الأجهزة والمشاريع، ويجعلها مثاليّة للاستخدام في التطبيقات ذات المساحة المحدودة.

  • استهلاك طاقة منخفض:

صُمِّمت Jetson Nano لتكون موفِّرة لاستهلاك الطاقة، إذ تستهلك من 5 إلى 10 واط من الطاقة فقط، ممّا يجعلها مثاليّة للاستخدام في الأجهزة المتنقلة، مثل: الطائرات من دون طيّار والروبوتات.

  • منافذ اتّصال متّعددة:

تأتي Jetson Nano مع مجموعة واسعة من منافذ الاتّصال، بما في ذلك واجهات Gigabit Ethernet وHDMI وUSB 3.0 وCSI؛ ما يجعل الاتّصال بمجموعة واسعة من الأجهزة الطرفيّة وأجهزة الاستشعار، مثل الكاميرات والشاشات وأجهزة التخزين، أمرًا سهلاً.

  • بيئة تطوير سهلة الاستعمال:

تأتي Jetson Nano مع نظام تشغيل Linux مثبت مسبقاً، بالإضافة إلى JetPack SDK من NVIDIA، الذي يتضمّن مجموعة من أدوات التطوير والمكتبات لتطبيقات الذكاء الاصطناعيّ والتعلّم الآليّ؛ ممّا يسهّل على المطوّرين البدء في تطوير المشاريع ونشرها.

ثالثاً: المواصفات الفنّيّة والتقنيّة:

المواصفات الفنّيّة لـ Jetson Nano مثيرة للإعجاب، مع الأخذ في عين الاعتبار عامل الحجم الصغير واستهلاك الطاقة المنخفض. فيما يلي بعض المواصفات الرئيسة:

  • وحدة معالجة الرسومات NVIDIA Maxwell مع 128 نواة من NVIDIA CUDA: تحتوي هذه الوحدة على 128 نواة CUDA، وتمكِّنها من معالجة البيانات في مهامّ الذكاء الاصطناعيّ سريعاً.
  • وحدة المعالجة المركزيّة رباعيّة النواة ARM Cortex-A57: توفّر معالجة سريعة وفعّالة لتشغيل العديد من تطبيقات تعلّم الآلة.
  • ذاكرة 64Bit LPDDR4 بسعة 4 جيجابايت: تتيح لها التعامل مع البيانات الكبيرة والمعقّدة بسهولة. هذه الذاكرة موفّرة للطاقة أيضاً، ممّا يساعد على تقليل استهلاك طاقة الجهاز.
  • منافذ Gigabit Ethernet وHDMI وUSB 3.0 وCSI: تسهّل الاتّصال بمجموعة كبيرة من الأجهزة الطرفيّة وأجهزة الاستشعار، مثل الكاميرات والشاشات وأجهزة التخزين، ممّا يجعلها مثاليّة للاستخدام في مجموعة واسعة من التطبيقات.
  • يحتوي الجدول -1- على التفاصيل:
الجدول -1-
GPUNVIDIA Maxwell architecture with 128 NVIDIA CUDA® cores 0.5 TFLOPs (FP16)
CPUQuad-core ARM® Cortex®-A57 MPCore processor
Memory4 GB 64-bit LPDDR4 1600MHz – 25.6 GB/s
Storage16 GB eMMC 5.1 Flash
Video Encode250 MP/sec 1x 4K @ 30 (HEVC) 2x 1080p @ 60 (HEVC) 4x 1080p @ 30 (HEVC)
Video Decode500 MP/sec 1x 4K @ 60 (HEVC) 2x 4K @ 30 (HEVC) 4x 1080p @ 60 (HEVC) 8x 1080p @ 30 (HEVC)
Camera12 lanes (3×4 or 4×2) MIPI CSI-2 DPHY 1.1 (18 Gbps)
ConnectivityWi-Fi بحاجة إلى شريحة خارجية
10/100/1000 BASE-T Ethernet
DisplayHDMI 2.0 or DP1.2 | eDP 1.4 | DSI (1 x2) 2 simultaneous
UPHY1 x1/2/4 PCIE, 1x USB 3.0, 3x USB 2.0
I/O1x SDIO / 2x SPI / 4x I2C / 2x I2S / GPIOs -> I2C, I2S
Size69.6 mm x 45 mm

رابعاً: التطبيقات والمشاريع:

بعد أن تعرّفنا إلى قدرات Jetson Nano وتعدّد استخداماتها، دعونا نذكر لكم بعض التطبيقات والمشاريع الأكثر شيوعًا التي تستخدم Jetson Nano:

  • الروبوتات: تُستخدم في مجموعة واسعة من تطبيقات الروبوتات، من مشاريع الهواة الصغيرة إلى الروبوتات الصناعيّة واسعة النطاق. وبذلك تُعدّ منصّة مثاليّة لتطوير الروبوتات التي يمكنها أداء المهامّ المعقّدة بسبب قدراتها وامتلاكها منافذ اتّصال متعدّدة.
  • المركبات ذاتيّة القيادة والطائرات من دون طيّار: تُستخدم في تطوير المركبات ذاتيّة القيادة والطائرات من دون طيّار؛ إذ إنّ استهلاكها المنخفض للطاقة وصغر حجمها يجعلها مثاليّة لهذه المشاريع.
  • أجهزة المنزل الذكيّة: تُستخدم في تطوير أنظمة الأمن المنزليّ وأنظمة التشغيل الآليّ للمنزل والمساعدات الصوتيّة؛ إذ تساعد هذه الأجهزة من فهم أوامر المستخدم والاستجابة لها وتنفيذ المهام المعقّدة.
  • الأجهزة الطبّيّة: تُستخدم في تطوير أدوات التشخيص وأنظمة المراقبة وأجهزة التصوير الطبّيّ. تتيح إمكانيّات الذكاء الاصطناعيّ ذات الأداء العالي لهذه الأجهزة تحليل كمّيّات كبيرة من البيانات الطبّيّة سريعًا، ممّا يؤدّي إلى تشخيصات وخطط علاج أكثر دقّة.
  • الكشف والتعرّف إلى الأشياء والوجه: تُستخدم في تطوير أنظمة الكشف عن الأشياء والتعرّف إلى الوجه، بما في ذلك أنظمة الأمان وأنظمة التصنيع الآليّ وتطبيقات الروبوتات وأنظمة التحكّم في الوصول؛ إذ تُمكِّن هذه الأنظمة من اكتشاف الكائنات والوجوه والتعرّف إليها تعرُّفاً سريعاً ودقيقاً في الوقت الحقيقيّ.
  • معالجة اللغة الطبيعيّة: تُستخدم في تطوير تطبيقات معالجة اللغة الطبيعيّة (NLP)، بما في ذلك روبوتات المحادثة والمساعد الافتراضيّ وأنظمة التعرّف إلى الكلام؛ إذ تُمكِّن هذه التطبيقات من فهم أوامر واستفسارات اللغة الطبيعيّة والاستجابة لها.

في الختام، تعدّ Jetson Nano منصّة معالجة قويّة للذكاء الاصطناعيّ، وتوفّر إمكانات عالية الأداء مع حجم صغير واستهلاك منخفض للطاقة؛ ممّا يجعلها مناسبة لمجموعة واسعة من التطبيقات والمشاريع. ننصحك أيضاً بالاطّلاع على Jetson Nano Developer Kit الذي يعدّ النسخة الجاهزة للاستخدام من Jetson Nano.

إعداد المحتوى:م. رامي حسن
مراجعة:م. علي حمود
تدقيق لغوي:سلام أحمد
تحرير:نور شريفة