A WL0F00088000BGXAANA00 da WINSTAR é uma placa de desenvolvimento de IA em formato bar de 8,8 polegadas baseada no microcontrolador STM32N657, integrante da série STM32N6. É também a primeira placa de desenvolvimento HMI em formato bar de 8,8 polegadas do setor. Desenvolvida para aplicações de Embedded AI e STM32 AI, integra um display IPS touch ultrawide, interfaces para câmeras MIPI CSI-2 e paralelas, além de processamento de IA embarcado em uma única plataforma voltada para aplicações de Edge AI Vision e HMI.
Otimizada para aplicações de AI Vision e HMI ultrawide
O display IPS integrado de 8,8 polegadas com touch PCAP funciona como interface de visualização para imagens de câmeras e resultados de inferência de IA. Com resolução de 1920 × 480 e proporção 4:1 em formato bar, foi desenvolvido para aplicações de AI Vision e HMI ultrawide em que a altura de instalação é limitada, mas é necessária uma ampla área de visualização de informações. Permite exibir simultaneamente imagens em tempo real, resultados de inferência de IA, status do sistema, controles e alertas em uma única interface.
As aplicações típicas incluem eletrodomésticos inteligentes, painéis de controle industriais, veículos off-road, sistemas de monitoramento de equipamentos e sistemas Embedded AI Vision.
Processamento Edge AI em uma plataforma MCU
Equipada com o microcontrolador STM32N657 e o Neural-ART Accelerator™ (até 600 GOPS), a plataforma oferece gráficos de alto desempenho e inferência de IA embarcada sem necessidade de conexão com a nuvem ou de uma MPU baseada em Linux. Com suporte a interfaces de câmera MIPI CSI-2 e paralelas, possibilita aquisição de imagens em tempo real e processamento local de IA, proporcionando respostas mais rápidas, operação offline e maior proteção dos dados. A plataforma suporta aplicações de IA como classificação de imagens, detecção de objetos, detecção de anomalias e interação inteligente com o usuário, sendo ideal para aplicações de visão embarcada.
Status do produto: A validação de confiabilidade está em andamento. As amostras para produção em série deverão estar disponíveis em aproximadamente 2–3 meses.