Poszukiwany najdłużej pracujący komputer Raspberry Pi

| Gospodarka Aktualności

Firmy Farnell i Raspberry Pi Ltd obchodzą 10-lecie partnerstwa produkcyjno-dystrybucyjnego. Z tej okazji uruchomiły międzynarodowy konkurs, którego celem jest odnalezienie najdłużej działającego i wciąż używanego komputera Raspberry Pi. W konkursie można wygrać 10 zestawów nagród zawierających komputery Raspberry Pi Pico i 8-megapikselowe kamery Pi NoIR. Konkurs jest międzynarodowy i już trwa. Uczestnicy mogą rejestrować swoje zgłoszenia do soboty, 30 kwietnia. Nagrody będą przekazane w maju bieżącego roku. Decyzje jury będą ostateczne.

Poszukiwany najdłużej pracujący komputer Raspberry Pi

Aby wziąć udział w konkursie, należy zgłosić się poprzez Społeczność element14 i opisać w skrócie swoją aplikację, a także załączyć fotografię pokazującą komputer Raspberry Pi w trakcie pracy. O nagrody mogą ubiegać się zawodowi inżynierowie-projektanci, hobbyści, twórcy, nauczyciele, a także studenci i uczniowie. Zestawy będzie można odebrać samodzielnie lub przekazać lokalnym szkołom, klubom programistycznym czy uczelniom, zlokalizowanym w kraju, w którym mieszka zwycięzca. Sprawdź zasady konkursu!

Farnell to strategiczny partner biznesowy Raspberry Pi Ltd, z którym spółka współpracuje najdłużej. Przyczynił się do uczynienia Raspberry Pi globalnym fenomenem, sprzedając dziesiątki milionów sztuk tego komputera na świecie.

Produkty znajdujące się w zestawach nagród:

  • Raspberry Pi Pico - wbudowane 2 MB pamięci QSPI Flash, 26 uniwersalnych wyprowadzeń GPIO (z czego trzy mogą być użyte jako wejścia analogowe) oraz przetwornica obniżająco-podwyższająca. Dostępne są przyjazne narzędzia deweloperskie. Kod można wgrywać za pomocą gniazda micro-USB, a interaktywne debugowanie prowadzić można z użyciem 3-pinowego wyprowadzenia szeregowego SWD (Serial Wire Debug). Istnieją kompleksowe biblioteki programistyczne w języku C. Przygotowana jest też implementacja języka MicroPython. Raspberry Pi Pico można integrować w szeregu profesjonalnych aplikacji mikrokontrolerowych.
  • Moduł Pi NoIR 8MP Camera - kamera na podczerwień mająca 8-megapikselowy sensor obrazu, jak w standardowej kamerze do Raspberry Pi, ale bez filtra podczerwieni. Ten niezwykle mały i lekki moduł jest kompatybilny ze wszystkimi modelami Raspberry Pi, cechuje się wysoką rozdzielczością i czułością, małym przegłosem pomiędzy pikselami, a także małymi szumami. Łączy się z płytką Raspberry Pi za pomocą złącza CSI, co pozwala na szybkie przesyłanie dużych ilości danych.

Przykłady aplikacji Raspberry Pi

Farnell poszukuje przykładów aplikacji wbudowanych i innych systemów opartych o Raspberry Pi, które działają już od dłuższego czasu, a które zostały opracowane od momentu premiery pierwszej wersji minikomputera w 2012 roku. Jury jest zainteresowane także starszymi systemami, które miały znaczący wpływ na dalszy rozwój technologii. Pod uwagę brane będą również wdrożenia, które działają po prostu bardzo długo.

Aplikacje pokazujące sposoby zastosowania Raspberry Pi to m.in.:

  • Zrobotyzowana "wydra" do śledzenia ryb - Norweski Uniwersytet Nauk i Technologii opracował projekt, w którym wykorzystano Raspberry Pi 4 do sterowania autonomicznymi katamaranami, zaprojektowanymi by śledzić lokalizację ryb. Wykorzystując miniaturowe, emitujące dźwięk urządzenia, zamocowane na rybach, badacze fauny morskiej mogą monitorować pozycje populacji ryb pod powierzchnią wody.
  • Czujniki nacisku do stóp, wykrywające chorobę Parkinsona - zespół Narodowego Uniwersytetu Yang Ming Chaio Tung opracował czujniki umieszczane pod stopami, służące do wykrywania choroby Parkinsona. Sygnały z czujników w butach są przesyłane do noszonego na ciele komputera Raspberry Pi 3, by monitorować ruchy kończyn w ciągu dnia, co pozwala na szybkie wykrycie choroby.
  • Ochrona sadów przed szkodnikami za pomocą Raspberry Pi - badacze z Uniwersytetu Trento opracowali sterowane przez Raspberry Pi urządzenie do automatycznego wykrywania szkodników w sadach owocowych. System korzysta z uczenia maszynowego do przetwarzania obrazów wewnątrz pułapek feromonowych, a komputer Raspberry Pi zarządza czujnikiem, przetwarza zebrane obrazy i przesyła je na potrzeby klasyfikacji. Normalnie proces ten jest przeprowadzany ręcznie, co oznacza sprawdzanie pułapek dwa razy na tydzień. Zautomatyzowany system monitoruje sad dwa razy dziennie, co zwiększa prawdopodobieństwo wykrycia szkodników.

Dowiedz się więcej na i zgłoś swój udział w konkursie na stronach firm Farnell, Newark i element14.

 

źródło: Farnell

Zobacz również