До речі на випадок жорсткої нестачі чіпів. ESP8266 можна використати у якості WiFi модуля для вашої Raspberry Pi.

Ідея в тому, що спеціальна прошивка завантажується на ESP8266 по SPI прямо з RPi, в обхід flash-пам'яті, а далі через той же SPI відбувається комунікація між пристроями. Драйвер та софт буде мохнатий та констильний, рецепту вже більше 7 років, але краще, ніж нічого.

https://hackaday.com/2015/12/09/raspberry-pi-wifi-through-sdio/

Важлива задача в розробці електронних пристроїв - зрозуміти, від чого його живити. В деяких випадках можна обійтись малою плоскою CR2032. В деяких доведеться стати літієву батарею на багато мАг. Особливо гостро ця проблема стосується сенсорів, які повинні жити довго від одного заряду.

Одне з рішень проблеми живлення - energy harvesting, тобто видобування енергії з навколишнього середовища. Світло, вібрації, натискання клавіш - все це можна збирати та зберігати в суперконденсаторі, який не зношується в порівнянні з хімічними батареями.

Раніше для energy harvesting випускали (і випускають) окремі модулі та чіпи. Зараз вже почали з'являтись SoC з вбудованим зв'язком, МК та схемою збирання енергії. Приклад нижче. Будемо з інтересом споглядати за розвитком цієї сфери.

https://www.hackster.io/news/telink-nowi-launch-highly-integrated-energy-harvesting-module-for-smart-sustainable-gadgets-ec663e65e0c1

------------------------------------------------------------------------------------------

P.S. А ще по Energy Harvesting та енергозбереженню можна почтитати:

- презентацію (https://bit.ly/eh-srgk) та тези (http://bit.ly/376Xrnd) конфенерції;
- статтю в журналі: https://openarchive.nure.ua/items/a5d09ab2-d06c-4f58-a65d-3b22aef4736f/full;
- дипломну роботу: https://openarchive.nure.ua/items/af2d23af-8f7a-4542-a2fb-8fe3dd7afadf.

Подкаст Crosstalk вже давно знаходиться на паузі. Подкасти - це марафон, який потребує часу та зусиль. З іншого боку - є сподівання, що колись ми до нього повернемось.

А поки нагадаємо про старі випуски. На приклад в епізоді 4 ми розповіли про власний досвід роботи в сфері Embedded. Тут є і про Linux, і про Android, і про мікроконтролери. Якщо вам сподобалось - просимо оцінити подкаст на сайті або в додатку Apple Podcasts.

https://pca.st/episode/6e769c5c-355e-4cbc-aa40-519f70c9d527

https://podcasts.apple.com/ua/podcast/crosstalk-podcast/id1476137922

Для тих, хто шукає ідеї для власних курсових та дипломних робіт.

Гарним базовим блоком для проектів є ESP32. Цей SoC відносно дешевий, відносно потужний, має підтримку WiFi, Bluetooth Classic та BLE. Пропрієнтарний SDK швидко засвоїти не вийде, але є прості в використанні обгортки, як-от CircuitPython та Arduino.

Тепер питання. А що ж зробити на основі ESP32? Тут за натхненням можна звернутись до підбірки студентських проектів з Північно-Західного університету. За посиланням - стаття-підбірка.

Кожен з окремих проектів має свою сторінку та детальний опис реалізації. На приклад корпус та ковбу для "розумної" лампочки роздрукували на 3D-принтері, а плату розвели в EAGLE (безкоштовний для некомерційного використання). У "розумних" вагах використали модуль камери, тензосенсор та I2C модуль-підсилювач на HX711.

https://hackaday.com/2022/12/12/esp32-projects-from-northwestern-universitys-embedded-electronics-class/

Можливо ви колись чули про користь IoT на фабриках. Ідея в тому, щоб об'єднати сенсори та автоматику в єдину систему, під'єднати алгоритми обробки даних та отримувати всяку вигоду. Так можна підвищити безпеку на виробництві, виявляти дефекти, підвищувати швидкість виробничих процесів і мінімізувати простої обладнання.

Також у цьому контексті кажуть про Predictive Maintenance - набір підходів та технологій для ранньої діагностики, планування та ремонту обкладання. Потенційні несправності виявляються по малим відхиленням від штатних або "звичайних" показників - трошки підвищена вібрація, трошки інший шум, збільшена температура, довший час запуску і так далі. Іноді сюди ще додають машинне навчання, щоб працювати з цим всім було простіше.

А якщо вас зацікавила ця тема - погляньте на приклади реалізації на ринку. Один з таких прикладів створила компанія Edge Impulse в партнерстві з Nordic Semiconductor. Вийшов прикольний сенсор з контролем вібрації, передачею даних по BLE та трошки ML.

https://www.edgeimpulse.com/blog/an-ounce-of-prevention

Анімація за посиланням. Атака з маніпулюванням живленням - один з методів обійти захист системи та отримати доступ до закритої інформації

https://twitter.com/furrtek/status/1625696498078867456

23/02/2023, 18:20

Один з адмінів @lab301 розкаже про С++ корутіни, бібліотеки та їх використання з власного досвіду. Всіх чекаємо :)

https://career.luxoft.com/locations/ukraine/it-explained/?mkt_tok=MTcwLUxJQi0wMjEAAAGJ_t3OYHzUNGzacd0Ksmc_lfSyEd-vcQ6p-vNfLOwybmxSs2u6B_4zFoR7vdsfYkOk-NODdCY1Z3lBsSWsTszAvRI02KEr0VWYzpfmcUMYTQM

Із міжнародним днем боротьби за права жінок. У назві відображена вся суть. День не про "прикрасу колективу" а про боротьбу за можливості і гідні умови життя та праці.
Присвятіть цей день підтримці про-жіночих ініціатив.

Зараз активно розвивається аналіз радіо ефіру з використанням нейромереж. Типові задачі: класифікація типу модуляції сигналу, ідентифікація конкретного передавача за характерними особливостями (фазовий шум, незначні помилки синхронізації у часі, IQ дизбаланс, тощо), виділення цікавого сигналу з суміші сигналів, що накладаються у часі і по частоті. DARPA навіть завело окрему програму на такий напрямок: Radio Frequency Machine Learning Systems (RFMLS)

Ділимось відкритими датасетами для експериментів в цьому напрямку:

1. Датасет RADIOML 2018: https://www.deepsig.ai/datasets

Два мільйони записів IQ відліків для різних типів модуляцій. Сигнали як згенеровані штучно, так і записані з ефіру. На основі цього датасету зробили чудову статтю по класифікації типів модуляції: https://ieeexplore.ieee.org/document/8267032

Приклади роботи з датасетом можна глянути тут: https://github.com/radioML

2. Величезний датасет на 120 Гб з сигналами керування різних типів дронів: https://ieee-dataport.org/open-access/drone-remote-controller-rf-signal-dataset

3. Ще один великий датасет сигналів керування дронами: https://ieee-dataport.org/documents/cardinal-rf-cardrf-outdoor-uavuasdrone-rf-signals-bluetooth-and-wifi-signals-dataset

4. Датасети IQ відліків з однієї та двох антен записані для MIT RF Challenge https://rfchallenge.mit.edu

Задача конкурсу - розробка нейронок для виділення цікавих сигналів на фоні завад

5. Датасет, що включає записи сигналів з https://www.sigidwiki.com: https://zenodo.org/record/4673460#.ZBXnGi9SUxU

6. Датасет записів сигналів GNSS: https://zenodo.org/record/3629290#.ZBXgNy9SUxU

7. Великий датасет з записами сигналів GNSS і завад для них: https://zenodo.org/record/2654322#.ZBXmVy9SUxU

8. Набір датасетів з IQ відліками WiFi, LTE, дронів: https://genesys-lab.org/mldatasets

9. Великий штучно згенерований датасет для масиву з 5-ти антен для різних типів модуляцій, різних SNR і різних напрямків на джерело сигналу: https://ieee-dataport.org/documents/multi-task-learning-dataset-automatic-modulation-classification-and-doa-estimation

10. Датасет з записами IQ для Sigfox, LoRA, IEEE 802.15.4g, IEEE 802.15.4 SUN-OFDM and IEEE 802.11ah: https://ieee-dataport.org/documents/iq-signals-captured-multiple-sub-ghz-technologies

Якщо знаєте аналогічні цікаві датасети - пишіть в коментарях, або надсилайте в приватні повідомлення. Будемо вдячні!

STMicroelectronics нарешті випустили свою відповідь на nRF Power Profiler Kit. Зручна штука для розробки сенсорів, оцінки часу життя від одного заряду та оптимізації енергоспоживання.

https://www.st.com/en/development-tools/stlink-v3pwr.html

Мінімальний набір компонентів для того, щоб USB пристрій зʼявився на шині

https://youtu.be/VG5bWzEPfsg

Нагадуємо, що у лабораторії існує канал на YouTube. Відео там здебільшого старі, але вони evergreen, тобто все ще актуальні. Буде більше можливостей - будемо розвивати каналі далі. А поки можемо запропонувати доповідь про ZeroConf, про методи знаходження пристроїв в локальній мережі

https://www.youtube.com/watch?v=jV9cpPgtJqs

У кого там ностальгія? Тут вас остаточно поплавить. 2019-й рік, фінальна зустріч клубу в лабі на поточний момент. Тоді ми весь вечір паяли і зробили декілька плат BlueBoard52

https://www.youtube.com/watch?v=fHFfL_FwKoA

P.S. Відео коротке та не погане. Чекаємо на ваші лайки ❤️

META (Facebook) розробили власний прискорювач для нейронок

Прискорювач є специфічним та оптимізованим для рекомендаційних (а отже рекпламних) алгоритмів Facebook. Використовується на етапі inference, тобто крутить вже навчену нейронку. Має власні чіплети оперативної пам'яті за схемою, схожою на чіпи Apple M2. Завдяки оптимізації споживає лише 35 Вт. Для обміну з центральним процесором використовує 8 ліній PCIe Gen4 на прискорювач. На а серед фреймворків підтримується їх власний PyTorch. Чудовий фреймворк, до речі.

Про комерційну доступність чіпів поза дата-центрами Facebook не згадується. Поки це - своє залізо для своїх вимог і нікому не продають. Логічний розвиток для великих компаній.

https://ai.facebook.com/blog/meta-training-inference-accelerator-AI-MTIA/

Нагадуємо, що також власні прискорювачі є у:
- Google - TPU - https://cloud.google.com/tpu;
- Microsoft - Athena: https://venturebeat.com/ai/new-microsoft-ai-chip-no-threat-to-nvidia-but-growing-llm-needs-drive-custom-silicon/;
- Tesla - https://www.tesla.com/AI;
- та інших компаній.

Також не треба забувати про хардварні дві компанії, які пов'язані з нестандартними обчислювальними пристроями:
- Intel - вони просто купили Altera;
- AMD - вони просто купили Xilinx.

Мораль: Розробка власних чипів зараз доволі гаряча сфера і розробка власного "АЛУ" на КСх не виглядає такою безглуздою. Якщо, звичайно, ви можете влаштуватись в компанію, яка таких спеціалістів наймає.

Поради з організації домашньої лабораторії

https://www.youtube.com/watch?v=4wAqO5RtuPo

Один з викладачів нашої рідної кафедри, Обрізан В.І., почав викладати свої лекції по хмарним сервісам на україномовний YouTube. В традиціях старомодних серіалів, лекції на каналі будуть викладатись поступово, тому радимо підписатись.

Ну а загалом - радіємо, що україномовний ютуб росте та розвивається 😌. Треба більше 👀.

Перша лекція: https://www.youtube.com/watch?v=OtJCFiBMe8g

Канал з лекціями по клауду: https://www.youtube.com/@reliable-software-ua

Безсовістна самореклама виступів по Embedded на нашому каналі: https://www.youtube.com/@lab301. Ставте ❤️, якщо хочете нових відео на каналі @lab301.

Відновлення старого iPod Touch 2nd generation
https://youtu.be/qLCt6oHPTQM

З інженерного боку виглядає вау. Devkit, екосистема, ребол чипів. 11\10

Запускаємо Linux на Arduino UNO(все вірно, саме Linux на Arduino UNO)
https://github.com/raspiduino/arv32-opt

Raspberry Pi 5 коштує 50 фунтів, тобто десь 2300 грн. В цій версії багато іновацій, але напевно основною є PCIe роз'єм. Не слот, як на повноцінних материнських платах, не mini-PCIe, не M.2, а роз'єм під гнучкий шлейф.

Шлейф треба докупати окремо, він має impedance matching та екранування. Але коли все це працює - можна користуватись повноцінним PCIe Gen 2 x1, а якщо пощастить - навіть PCIe Gen 3 x1.

Приклад використання та запуск RPi 5 з NVMe - за посиланням нижче.

https://www.youtube.com/watch?v=EXWu4SUsaY8

P.S. Так, PCIe є навіть на платах-дідах типу RockPro64. З іншого боку - RPi завжди вигравали в екосистемі та community. На них багато документації та інструкцій, багато людей користуються цими платами, багато дефектів та workarounds описані в інтернеті. А отже - на RPi легше зробити щось робоче, ніж на альтернативах типу RockPro64 на Rockchip.

P.P.S. На RockPro64 з Armbian сильно глючить USB 3.0 порт, на приклад. У інших плат - також традиційно хоча б один "фатальний" недолік, який засмучує та не дає повноцінно використовувати залізо.