مجموعة BrainChip AKD1500 توفّر ذكاءً اصطناعيًا محليًا على Raspberry Pi 5

أعلنت BrainChip في 30 أكتوبر 2026 عن مجموعة تطوير AKD1500 Raspberry Pi 5، التي تجمع Raspberry Pi 5 ببطاقة AKD1500 M.2. ووفقًا للشركة، صُممت المجموعة لتطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي تعمل باستمرار مع استهلاك منخفض للطاقة، ولإتاحة استخدام الشريحة نفسها في تصميم الإنتاج. وكانت المجموعة متاحة للبيع عبر BrainChip Shop عند الإعلان عنها، من دون الكشف عن السعر.

ما الأجهزة والبرامج التي تتضمنها المجموعة؟

تتألف منصة التطوير من حاسوب Raspberry Pi 5 وبطاقة AKD1500 M.2 من BrainChip. وتهدف BrainChip إلى تمكين المطورين من اختبار تطبيقاتهم على أجهزة مألوفة، ثم الانتقال إلى الإنتاج باستخدام شريحة AKD1500 نفسها. ووفقًا للشركة، يمكن استخدام الشريحة في تصميم الإنتاج عبر واجهة PCIe أو SPI، بحسب متطلبات النظام.

تشمل حزمة البرامج صور Docker لتسهيل المقارنة المعيارية والعروض التوضيحية. وتقول BrainChip إن هذه الصور يمكن استخدامها أيضًا كنماذج لحاويات مخصصة للتطبيقات العصبية الشكل. وتتوافر أدوات وبرامج MetaTF ونماذجها مجانًا عبر Developer Hub. كما يمكن للمطورين الذين لديهم Raspberry Pi 5 وM.2 HAT إضافة بطاقة AKD1500 M.2 المخصصة للإنتاج وتشغيل البرامج نفسها.

كيف تعمل AKD1500؟

تعالج البنية التي أعلنت عنها BrainChip الأحداث ذات الدلالة بدلًا من معالجة كل مدخل متدفق باستمرار. وتوضح الشركة أن هذا النهج يستهدف مهام الأجهزة الطرفية التي تعمل باستمرار، مثل الاستشعار والتتبّع والكشف. ويمكن إجراء المعالجة على الجهاز، ما يتيح للتطبيق العمل من دون إرسال البيانات إلى السحابة. وتقول BrainChip إن هذا النهج يهدف إلى الحد من التأخير وتكلفة النطاق الترددي ومخاطر الخصوصية المرتبطة باستخدام الخدمات السحابية.

وتدعم AKD1500 أيضًا التعلّم على الشريحة. ووفقًا للأمثلة الواردة في الإعلان، يمكن تعليم التطبيق كلمات مفتاحية أو حركات أو أجسامًا جديدة مباشرةً على الجهاز، من دون الحاجة إلى إعادة التدريب سحابيًا، مع إبقاء البيانات على الجهاز. وهذه خصائص استخدام أشارت إليها الشركة. ولا يتضمن الإعلان أرقامًا محددة لاستهلاك الطاقة أو قياسات للأداء.

ماذا يعني ذلك لسير عمل العمارة والتصوّر؟

لم تُقدَّم المجموعة على أنها مسرّع مباشر لبرامج النمذجة ثلاثية الأبعاد أو التصوّر، كما لم تُذكر معلومات عن تكاملها مع أدوات التصميم المعماري. لذلك لا توجد في المصادر أدلة تتيح استنتاج أنها ستُحسّن أداء التصيير. ومن منظور تحريري، قد تتمكن فرق العمارة العاملة على نموذج أولي لمكان أو منتج يستخدم بيانات المستشعرات من تقييم نهج المعالجة والتعلّم على الجهاز لأغراض البحث. لكن هذا ليس سيناريو استخدام معماريًا ورد في المصدر، بل مجال تجريبي محتمل يمكن استنتاجه من استهداف المجموعة العام للأجهزة الطرفية.

ينبغي أولًا التحقق من متطلبات الأجهزة والتوافق مع الإعداد الحالي ضمن سير العمل. تتضمن المجموعة Raspberry Pi 5 وبطاقة AKD1500 M.2؛ وعلى من يرغب في إضافة البطاقة إلى جهاز Raspberry Pi 5 موجود أن يضع متطلبات M.2 HAT في الحسبان. ويمكن أن توفر صور Docker نقطة بداية لاختبار التطبيق باستخدام بيانات متدفقة. لكن الإعلان لم يقدم تفاصيل عن التوافق مع البرامج المعمارية أو الأداء أو سعر المجموعة، لذا ستحتاج المكاتب إلى انتظار مزيد من المعلومات قبل اتخاذ قرار استخدام يستند مباشرةً إلى سير عمل التصوّر لديها.

استهداف استخدام الشريحة نفسها من النموذج الأولي إلى الإنتاج

تؤكد BrainChip على إمكانية استخدام شريحة AKD1500 نفسها في تصميم الإنتاج بعد استخدامها في النموذج الأولي. وتوضح الشركة أن اختيار اتصال PCIe أو SPI يعتمد على تصميم النظام. وتنضم المجموعة إلى عائلة منصات التطوير التي تشمل أيضًا بطاقة AKD1500 PCIe وبطاقة AKD1500 M.2. وينبغي تقييم اختيار الاتصال ومتطلبات النظام بصورة منفصلة عند الانتقال إلى الإنتاج؛ إذ لا يقدم الإعلان شروطًا تقنية مفصلة في هذه الجوانب.