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	<title>Elettronica Open Source</title>
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		<title>Quando usare FreeRTOS</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 18 Jul 2026 05:50:14 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Embedded]]></category>
		<category><![CDATA[embedded]]></category>
		<category><![CDATA[FreeRTOS]]></category>
		<category><![CDATA[sistemi operativi]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/sistema-operativo.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="sistema operativo" decoding="async" /><br /><br />FreeRTOS è uno dei sistemi operativi real-time più diffusi nel settore embedded. Tuttavia, non è automaticamente la scelta migliore per qualsiasi progetto. Al fine di sviluppare firmware più efficienti, scalabili e semplici da mantenere, evitando complessità non necessarie, è opportuno comprendere quando il suo impiego offre realmente un vantaggio concreto.  Ogni volta che si sviluppa un sistema embedded una delle decisioni più importanti riguarda l'architettura software che dovrà gestire le diverse funzionalità del dispositivo. Nei progetti più semplici è frequente adottare un ciclo principale, il classico super loop, all'interno del quale vengono eseguite in sequenza tutte le operazioni richieste. Il metodo è immediato, richiede poche risorse ed è spesso sufficiente per applicazioni con requisiti limitati. Quando invece il firmware cresce, [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Mercedes-Benz punta sull&#8217;open source con ARDEP, la piattaforma per accelerare lo sviluppo elettronico nel settore automotive</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Giordana Francesca Brescia]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 17 Jul 2026 05:50:35 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Automotive]]></category>
		<category><![CDATA[automotive]]></category>
		<category><![CDATA[Mercedes-Benz]]></category>
		<category><![CDATA[open source]]></category>
		<category><![CDATA[schede di sviluppo]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/Mercedes-Benz-ARDEP-V2-PowerIO-shield.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="open source" decoding="async" /><br /><br />Una piattaforma hardware e software completamente open source, progettata per semplificare lo sviluppo di applicazioni automobilistiche e favorire la collaborazione tra industria e comunità di sviluppatori. ARDEP rappresenta un nuovo approccio alla prototipazione elettronica nel mondo automotive. L'evoluzione dell'elettronica applicata ai veicoli richiede strumenti flessibili, aperti e facilmente personalizzabili. Un esempio di tutto rispetto è rappresentato da ARDEP, acronimo di Automotive Rapid DEvelopment Platform, un progetto open source ospitato da Mercedes-Benz su GitHub e distribuito con licenza Apache 2.0, pensato per offrire una base hardware e software completa, dedicata allo sviluppo rapido di sistemi elettronici destinati al settore automobilistico. La piattaforma nasce con l'obiettivo di ridurre i tempi di progettazione e di sperimentazione, mettendo a disposizione documentazione tecnica, firmware, file [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Le migliori alternative open source al Raspberry Pi</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 16 Jul 2026 05:50:05 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Embedded]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/Raspberry-Pi.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="open source Raspberry Pi" decoding="async" /><br /><br />Quando un progetto richiede maggiore potenza di calcolo, specifiche interfacce hardware oppure una migliore disponibilità sul mercato, possiamo considerare come scelta le alternative open source al Raspberry Pi. Alcune piattaforme offrono interessanti caratteristiche tecniche che meritano di essere valutate con attenzione da makers e sviluppatori.  Da sempre il Raspberry Pi è il punto di riferimento per la prototipazione elettronica, la domotica, l'IoT e numerosi progetti embedded. Nel frattempo, il mondo delle single board computer si è evoluto rapidamente, proponendo piattaforme open source che soddisfano esigenze differenti senza rinunciare alla flessibilità tipica di questo ecosistema. La disponibilità di processori più performanti, unitamente a quantitativi di memoria superiori e opzioni di connettività, ha favorito la diffusione di schede elettroniche che possono costituire [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>RISC-V nelle schede di sviluppo di nuova generazione</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Firmware Focus]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 15 Jul 2026 05:50:58 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Embedded]]></category>
		<category><![CDATA[embedded]]></category>
		<category><![CDATA[RISC-V]]></category>
		<category><![CDATA[schede di sviluppo]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/RISC-V.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="RISC-V" decoding="async" /><br /><br />Dalle applicazioni embedded all'Intelligenza Artificiale ai margini della rete, la tecnologia RISC-V offre nuove opportunità per progettisti di schede di sviluppo, makers e aziende innovative emergenti, grazie ad un'architettura aperta, flessibile e in continua evoluzione.  RISC-V è una delle evoluzioni più rappresentative nel settore dei microprocessori e delle piattaforme embedded, poiché introduce un'architettura a set di istruzioni aperta che consente ai produttori di sviluppare dispositivi senza i vincoli imposti dalle tradizionali licenze proprietarie. Conseguentemente, si è verificata una accelerazione nella diffusione di numerose schede di sviluppo di nuova generazione, in grado di offrire prestazioni elevate, consumi contenuti ed una notevole libertà di personalizzazione, tutti elementi che stanno attirando l'interesse di progettisti elettronici, aziende e centri di ricerca. La crescita dell'ecosistema [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>ESP32 vs Raspberry Pi Pico 2 vs STM32. Come scegliere la soluzione giusta</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Firmware Focus]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 14 Jul 2026 05:50:17 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[Raspberry Pi Pico 2]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/MCU.png" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="MCU" decoding="async" /><br /><br />La scelta della piattaforma di sviluppo influenza prestazioni, consumi, scalabilità e tempi di progettazione. ESP32, Raspberry Pi Pico 2 e STM32 rappresentano tre approcci differenti al mondo dei sistemi embedded. Attraverso l'analisi dell'architettura, dell'ecosistema software e degli ambiti applicativi possiamo individuare la soluzione più adatta ad ogni specifico progetto elettronico. Tre filosofie progettuali a confronto La diffusione delle piattaforme di sviluppo embedded ha modificato profondamente il modo di progettare dispositivi elettronici, rendendo disponibili soluzioni estremamente potenti anche per applicazioni a basso costo. ESP32, Raspberry Pi Pico 2 e la vasta famiglia STM32 sono rappresentativi di tre filosofie progettuali differenti, ciascuna caratterizzata da specifici punti di forza che incidono direttamente sulle prestazioni finali del sistema. ESP32 nasce con una forte vocazione [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>L&#8217;Open Hardware nel 2026</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Firmware Focus]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 13 Jul 2026 05:50:59 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[hardware open source]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/open-source.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="open source" decoding="async" /><br /><br />L'Open Hardware è sempre più orientato allo sviluppo di prodotti reali. Dalle schede RISC-V ai CAD open source, fino alle pipeline CI/CD per sistemi embedded ed ai servizi di produzione PCB online, progettare hardware aperto significa ridurre tempi di sviluppo, condividere competenze e trasformare più rapidamente un prototipo in un prodotto. L'Open Hardware ha ormai superato la dimensione esclusivamente legata al mondo maker. Oggi viene adottato da startup, laboratori di ricerca, università e aziende che sfruttano progetti aperti per accelerare lo sviluppo di nuovi dispositivi elettronici, ridurre i costi di progettazione e semplificare la collaborazione tra team distribuiti. La disponibilità di schemi elettrici, layout PCB, file CAD, firmware e documentazione tecnica consente, infatti, di partire da piattaforme già validate anziché [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>MicroPythonOS porta un&#8217;esperienza grafica avanzata sui microcontrollori con un approccio ispirato al mondo mobile</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 12 Jul 2026 05:50:34 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[microcontrollori]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/MicroPython-OS-user-interface.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="MicroPython-OS-user-interface" decoding="async" /><br /><br />MicroPythonOS introduce un modello innovativo nello sviluppo embedded, combinando un'interfaccia grafica moderna, un'architettura basata su applicazioni e la flessibilità di MicroPython per realizzare dispositivi interattivi, connessi e facilmente aggiornabili anche su microcontrollori a risorse limitate. Nell'ambito dei sistemi operativi dedicati ai microcontrollori si stanno diffondendo soluzioni che non si limitano più a garantire la gestione dell'hardware e delle periferiche, ma puntano ad offrire un'esperienza d'uso sempre più vicina a quella dei dispositivi consumer. MicroPythonOS è una delle proposte più interessanti in questa direzione, poiché introduce un ambiente grafico completo sviluppato interamente in MicroPython e progettato per trasformare piattaforme embedded come ESP32 in sistemi che eseguono applicazioni dotate di interfacce touch moderne, gestione della connettività e aggiornamenti remoti. L'architettura del progetto [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Il mondo delle schede di sviluppo parla il linguaggio dell’AI</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 11 Jul 2026 05:50:41 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[Embedded]]></category>
		<category><![CDATA[development board]]></category>
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		<category><![CDATA[intelligenza artificiale]]></category>
		<category><![CDATA[schede di sviluppo]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/AI-embedded.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="AI embedded" decoding="async" srcset="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/AI-embedded.jpg 686w, https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/AI-embedded.jpg 680w" sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" /><br /><br />Anche il settore delle schede di sviluppo, in cui microcontrollori, SoC e acceleratori hardware rendono possibile eseguire algoritmi di apprendimento automatico direttamente ai margini della rete, è profondamente trasformato dall'Intelligenza Artificiale. Inizia così  per makers e progettisti una nuova fase caratterizzata da strumenti sempre più accessibili e da applicazioni concrete. La continua evoluzione delle schede di sviluppo ha raggiunto un punto di svolta che va oltre il semplice incremento della potenza di calcolo. Se fino a pochi anni fa queste piattaforme erano destinate principalmente al controllo di sensori, attuatori e periferiche, oggi sono il punto di accesso ad un ecosistema nel quale l'Intelligenza Artificiale viene eseguita direttamente sul dispositivo. Il concetto di Edge AI acquista centralità nello sviluppo dei sistemi [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Scarica il Report 2026 sull&#8217;Edge AI e scopri perché l&#8217;Intelligenza Artificiale si sposta dai data center ai dispositivi intelligenti</title>
		<link>https://it.emcelettronica.com/scarica-il-report-2026-sulledge-ai</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Giordana Francesca Brescia]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 10 Jul 2026 05:50:54 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[Embedded]]></category>
		<category><![CDATA[edge AI]]></category>
		<category><![CDATA[Edge AI Report 2026]]></category>
		<category><![CDATA[intelligenza artificiale]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/edge-AI.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="edge AI" decoding="async" /><br /><br />L'Intelligenza Artificiale non passa soltanto attraverso il cloud. Sensori, microcontrollori e sistemi embedded sono diventati il nuovo centro dell'elaborazione intelligente su dispositivi autonomi, reattivi ed efficienti dal punto di vista energetico. Per molti anni l'Intelligenza Artificiale è stata associata quasi esclusivamente ai grandi data center ed alla disponibilità di elevate capacità di calcolo remoto. Oggi questo modello sta cambiando rapidamente, e una parte sempre più significativa dell'elaborazione viene eseguita direttamente nei dispositivi che acquisiscono i dati. È questo il messaggio centrale dell'Edge AI Report 2026, realizzato da Wevolver in collaborazione con la Edge AI Foundation, che descrive una trasformazione destinata a rivoluzionare l'intero ecosistema dei sistemi embedded e dell'elettronica intelligente. L'Edge AI rappresenta, infatti, il passaggio naturale dall'Intelligenza Artificiale centralizzata [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Arduino UNO Q porta l&#8217;Intelligenza Artificiale direttamente sull&#8217;edge</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Giordana Francesca Brescia]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 09 Jul 2026 05:50:16 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[Arduino]]></category>
		<category><![CDATA[agenti AI]]></category>
		<category><![CDATA[Arduino UNO Q]]></category>
		<category><![CDATA[edge AI]]></category>
		<category><![CDATA[intelligenza artificiale]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="157" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/Arduino-UNO-Q-1.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="Arduino UNO Q" decoding="async" srcset="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/Arduino-UNO-Q-1.jpg 681w, https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/07/Arduino-UNO-Q-1.jpg 680w" sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" /><br /><br />L'Intelligenza Artificiale non è più confinata ai servizi cloud. Grazie a piattaforme embedded di nuova generazione come Arduino UNO Q, gli agenti AI embedded possono elaborare informazioni, controllare l'hardware e prendere decisioni direttamente sul dispositivo, con nuove prospettive per l'automazione intelligente. L'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale sta generando un cambiamento profondo nel modo in cui vengono progettati i sistemi embedded. Se fino a pochi anni fa il software destinato ai microcontrollori era costruito attorno a logiche rigidamente deterministiche, oggi prende forza un modello nel quale gli agenti AI sono in grado di interpretare il contesto operativo, generare codice, interagire con periferiche hardware e adattare il proprio comportamento durante l'esecuzione. Gli agenti di IA possono ora osservare, ragionare, decidere e agire direttamente sul [&#8230;]]]></description>
		
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