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  1. Bei Fetch handelt es sich um ein Display, dass ein Ferrofluid zur Anzeige nutzt. Über den praktischen Nutzen lässt sich wohl streiten, als Hingucker machen die anmutig tänzelnden Kleckse jedoch einiges her. So wirken die Bewegungen der scheinbar frei schwebenden Anzeigeelemente nahezu lebendig.

    Ganz neu ist die Idee, Ferrofluide als Anzeigeobjekte zu nutzen jedoch nicht. So wurde bereits 2015 eine auf dem Prinzip basierende Uhr als Designobjekt vorgestellt. Wer jedoch ein Nachbauprojekt sucht oder selber tüfteln möchte, dürfte mit dem Open-Source-Projekt eine solide aber noch nicht vollendete Basis vorfinden.

    Angesteuert wird das Ganze mithilfe von Elektromagneten. Je Pixel einer, gesamt 252 an der Zahl. Hierzu existiert eine Treiberplatine basierend auf dem ULN2004. Da sich das Projekt noch in einem frühen Entwicklungsstatus befindet, raten die Entwickler jedoch noch von der Nutzung der aktuellen Fertigungsdaten ab.

    Neben den Daten zu der Hardware im EAGLE-Format existiert ein Repository für die Firmware. Darüber hinaus informieren die Entwickler auf hackster.io und ihrem eigenen Youtube-Kanal regelmäßig über den Fortschritt des Projektes.

  2. Seit heute ist das BeagleBone AI verfügbar. Die bisher leistungsfähigste Entwicklungsplatine der Reihe soll laut Hersteller die Lücke zwischen kleinen Single-Board-Computern und industriellen Computern schließen.

    Dazu kommt bei dem BeagleBone AI der TI AM5729 zum Einsatz. So verfügt das Board über zwei mit 1,5 GHz getaktete Cortex-A15-Kerne in Kombination mit zwei M4-Koprozessoren und 1 GB RAM. Zusätzlich sind je zwei C66x DSPs und programmierbare Echtzeit-Einheiten (PRU) vorhanden.

    Namensgebend darf auch die Unterstützung von maschinellem Lernen nicht fehlen. So sind vier sogenannte Embedded-Vision-Engines (EVEs) enthalten, welche von der Texas-Instruments-Deep-Learning-Bibliothek unterstützt werden. Abgerundet wird das Paket durch USB-C, Gigabit-Ethernet, WLAN und 16 GB eMMC-Speicher.

    Erfreulich ist, dass der Neuzugang sowohl elektrisch als auch mechanisch kompatibel zum BeagleBone Black gehalten ist. Das bisherige Flaggschiff in Form des X15 beansprucht etwa deutlich mehr Platz und ist ebenso nicht kompatibel zu den zahlreichen Erweiterungsmöglichkeiten die für das BeagleBone Black existieren.

    Erhältlich ist das BeagleBone AI ab sofort für gut 125 €.

    Vielen Dank an Martin für den Hinweis

  3. Das Qt-for-MCUs-Toolkit ermöglicht es, grafische Oberflächen nun auch für kleinere Mikrocontroller der Cortex-M-Reihe mithilfe von Qt zu entwickeln. Bisher war dies leistungsfähigeren Controllern in Kombination mit einem passenden Betriebssystem vorbehalten.

    So sind normalerweise etwa 256 MB Arbeitsspeicher in Kombination mit einer 500-MHz-CPU samt OpenGL-Unterstützung für die Nutzung von Qt von Nöten. Ein jetzt veröffentlichtes Video zeigt Demonstrationen unter anderem auf Basis des STM32F769i-DISCO, wobei kein zusätzliches Betriebssystem verwendet werden muss. Hier wird eine flüssige Anzeige mit 60 FPS auf dem mit 216 MHz getakteten Cortex-M7 bei einer Farbtiefe von 32 Bit demonstriert. Dabei werden zusätzlich zum Framebuffer nur wenige hundert Kilobyte SRAM benötigt.

    Auf der Website von Qt können bereits Demoanwendungen heruntergeladen werden, wobei es am 4. September ein Webinar als Einführung in die Entwicklung mit Qt for MCUs geben wird. Darüber hinaus findet sich ein Blogeintrag über weitere Hintergründe auf der Website.

  4. Simulationstools wie SPICE sind aus heutiger Sicht kaum noch wegzudenken. Sie erlauben es, das Verhalten selbst komplexer Schaltungen ohne langwierigen Aufbau abschätzen und anpassen zu können. Dennoch ersetzt dies nicht den Test im Zusammenspiel mit realen Ein- und Ausgangssignalen. Doch was, wenn man den neuen Gitarrenverzerrer ganz ohne Aufbau gleich ausprobieren könnte?

    
    
    

    Genau hier setzt RTspice an. Einer am PC erstellten Schaltung können mittels Soundkarte Ein- und Ausgänge hinzugefügt werden, über die sich die Simulation mit physisch vorhandener Elektronik kombinieren lässt. Dies ist insbesondere für den Audiobereich interessant. So könnte man etwa Filter für Frequenzweichen am Computer abstimmen und das Ergebnis im Zusammenspiel mit den Lautsprechern gleich testen.

    Doch mit RTspice können nicht nur lineare Netzwerke aufgebaut und überprüft werden. Durch die Modellierung von Dioden und Transistoren sind auch komplexere Simulationen, bei denen neue Frequenzanteile entstehen, realisierbar. Dies wird etwa für Limiter- oder Verzerrungsschaltungen benötigt.

    Natürlich beschränkt sich der Anwendungsbereich nicht nur auf die Audiotechnik, jedoch ist der Frequenzbereich aufgrund der Verwendung einer Soundkarte vorgegeben. Weiter schränkt die zur Simulation bereitstehende Rechenleistung die Komplexität der Schaltung ein. Hierbei wird derzeit eine Nvidia Grafikkarte benötigt, da die Implementierung auf den CUDA-Bibliotheken aufbaut.

    Die Schaltungseingabe erfolgt durch die Erstellung einer Netzliste, wobei die Syntax der klassischen SPICE-Syntax stark ähnelt. Eine grafische Eingabe ist derzeit nicht vorhanden, findet sich aber als Punkt in der To-Do-Liste auf GitHub. Auch muss RTspice derzeit selbst kompiliert werden. Für Linux gibt es eine Beschreibung für das Vorgehen. Für Windows ist dies nicht getestet, sollte aber ebenfalls funktionieren.

  5. Pingtouge, eine Tochterfirma der chinesischen Alibaba Gruppe, hat diese Woche einen auf der RISC-V-Architektur basierenden Prozessor vorgestellt. Dabei soll der Xuan Tie 910 anderen Implementierungen nicht nur bezüglich der Kernanzahl einiges voraushaben.

    Mit einer Taktrate von bis zu 2,5 GHz liegt der 16-Kerner weit vor anderen aktuellen Vertretern der offenen Architektur, wie etwa dem Shakti aus Indien oder der aktuellen Core-IP-7-Reihe von SiFive. Abgesehen davon, dass die Fertigung in einem 12nm-Prozess geplant ist, sind derzeit kaum weitere Details über den Prozessor bekannt. Jedoch sollen laut Informationen von caixin.com schon bald erste Teile des Quellcodes auf github veröffentlicht werden.

    Eingesetzt werden soll der Xuan Tie 910 im Zusammenhang mit 5G, Künstlicher Intelligenz und autonomen Fahren. Hier verspricht sich Alibaba eine Reduzierung der Herstellungskosten entsprechender Chips um die Hälfte. Darüber hinaus dürfte vor allem die so ermöglichte Unabhängigkeit von US-amerikanischen Firmen, beziehungsweise Firmen mit dortiger Entwicklung wie ARM eine große Rolle spielen. Über den genauen Preis und die voraussichtliche Verfügbarkeit derartiger SoCs gibt es derzeit ebenfalls noch keine Informationen.