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	<title>Elettronica Open Source</title>
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		<title>Bolla dell’Intelligenza Artificiale. Quanto è realmente sostenibile il boom degli investimenti?</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Giordana Francesca Brescia]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 18 Sep 2026 05:50:06 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[intelligenza artificiale]]></category>
		<category><![CDATA[mercati]]></category>
		<category><![CDATA[nuove tecnologie]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/AI-economia.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="AI economia" decoding="async" /><br /><br />Gli investimenti nell’Intelligenza Artificiale hanno raggiunto dimensioni senza precedenti, alimentando aspettative di crescita e timori di una nuova bolla tecnologica. Tra infrastrutture, valutazioni, produttività e precedenti storici, il futuro dell’IA resta legato alla capacità di trasformare la spesa in reale valore economico. Investimenti record e aspettative sempre più elevate Il dibattito sulla possibile bolla dell’Intelligenza Artificiale nasce soprattutto dalla velocità con cui sono cresciuti gli investimenti destinati a chip, data center, reti, software e sistemi energetici. La costruzione dell’infrastruttura necessaria per addestrare ed eseguire modelli sempre più complessi e precisi richiede, infatti, capitali enormi e tempi di ritorno difficili da prevedere o quantificare. Secondo PwC, la spesa globale per le infrastrutture dei data center potrebbe raggiungere circa 800 miliardi di [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Con Nordic nRF9151 l’IoT passa dal cellulare al satellite</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 17 Sep 2026 05:50:52 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[IoT]]></category>
		<category><![CDATA[Wireless RF]]></category>
		<category><![CDATA[iot]]></category>
		<category><![CDATA[Nordic Semiconductor]]></category>
		<category><![CDATA[nRF9151]]></category>
		<category><![CDATA[wireless]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="202" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/nRF9151.png" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="IoT" decoding="async" /><br /><br />Per la connettività IoT si apre una nuova fase con moduli in grado di combinare reti cellulari e satellitari. Nordic Semiconductor e LooUQ semplificano lo sviluppo di dispositivi destinati ad aree remote, dove la copertura terrestre può risultare insufficiente o intermittente. La possibilità di mantenere connesso un dispositivo IoT anche lontano dalle infrastrutture cellulari rappresenta un requisito sempre più importante per applicazioni distribuite sul territorio, soprattutto nei settori dell’agricoltura, della gestione delle risorse idriche, dell’energia, della logistica e del monitoraggio degli asset. Il Nordic nRF9151 è un modulo che riunisce in un unico dispositivo un microcontrollore applicativo, un modem per LTE-M e NB-IoT, il supporto a DECT NR+ e la connettività satellitare NB-NTN, aggiungendo inoltre funzionalità dedicate alla sicurezza. Il [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Fornitore IoT end-to-end: come semplificare hardware, software e servizi in un unico partner</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Giordana Francesca Brescia]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 16 Sep 2026 05:50:14 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[IoT]]></category>
		<category><![CDATA[adv]]></category>
		<category><![CDATA[iot]]></category>
		<category><![CDATA[Quectel]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/Quectel-2.png" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="IoT" decoding="async" /><br /><br />L’Internet of Things continua a crescere a ritmi sostenuti, coinvolgendo un numero sempre maggiore di dispositivi, applicazioni e settori industriali. Affidarsi ad un fornitore IoT end-to-end può ridurre le complessità operative, accelerare il time-to-market e migliorare l’efficienza nella gestione dell’intero ciclo di vita dei progetti. L’IoT è passato da tecnologia emergente ad infrastruttura strategica per aziende di ogni dimensione. Dall’industria manifatturiera alla logistica, dall’energia alle smart city, la diffusione di dispositivi connessi, praticamente in ogni settore, ha modificato profondamente il modo in cui vengono raccolti, elaborati e utilizzati i dati. Parallelamente alla crescita dell’IoT globale, però, è aumentata anche la complessità dei progetti, come abbiamo descritto nell’articolo precedente. Il cambiamento dell’ecosistema IoT spinge molte aziende a ripensare il modello tradizionale [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Cosa serve per realizzare un cubo di Rubik smart?</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 15 Sep 2026 05:50:36 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Makers & Progetti Fai Da Te]]></category>
		<category><![CDATA[Wireless RF]]></category>
		<category><![CDATA[BLE]]></category>
		<category><![CDATA[cubo di Rubik]]></category>
		<category><![CDATA[microcontrollori]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/cubo-di-Rubik.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="cubo di Rubik" decoding="async" /><br /><br />In questo articolo vedremo come possiamo trasformare il cubo di Rubik in un dispositivo elettronico che può riconoscere ogni rotazione, trasmettere le mosse allo smartphone e suggerire la soluzione. Per riuscirci servono pochi elementi fondamentali, come sensori compatti, un microcontrollore a basso consumo, una connessione BLE affidabile ed un’applicazione dedicata all’analisi. Dalla meccanica all’elettronica Un cubo di Rubik smart deve innanzitutto rilevare con precisione le rotazioni delle sei facce, distinguendo un movimento completo da una rotazione parziale o accidentale. Una possibile soluzione consiste nell'inserire sensori all'interno della struttura, dove lo spazio disponibile è estremamente ridotto ed ogni componente deve rispettare la libertà di movimento dei singoli elementi. Il sistema elettronico deve quindi rispondere a requisiti di compattezza, leggerezza, oltre che [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Realizziamo un programmatore e lettore RFID di sicurezza multilivello scalabile con ESP32 e RC522</title>
		<link>https://it.emcelettronica.com/realizziamo-un-programmatore-e-lettore-rfid-di-sicurezza-multilivello-scalabile</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Giuseppe Silano]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 14 Sep 2026 05:50:53 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[RFID NFC]]></category>
		<category><![CDATA[Wireless RF]]></category>
		<category><![CDATA[codice]]></category>
		<category><![CDATA[firmware2]]></category>
		<category><![CDATA[progetti di elettronica]]></category>
		<category><![CDATA[progetti DIY]]></category>
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		<category><![CDATA[wireless]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/RFID.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="RFID" decoding="async" /><br /><br />Questo articolo descrive la creazione di un sistema di programmazione e lettura RFID multilivello scalabile utilizzando una scheda ESP32 ed un sensore RFID RC522. In questo progetto è previsto l'uso di due schede ESP32, sensori RC522, LED rossi e verdi, pulsanti, resistenze, ed un appropriato numero di tag RFID. Il sistema consente di definire livelli di sicurezza e scrivere tali livelli su un tag RFID. Quando un tag viene letto, il sistema verifica il livello di accesso e accende i LED verdi corrispondenti se l'accesso è consentito o il LED rosso in caso contrario. L'articolo fornisce dettagli sui collegamenti hardware, il codice di programmazione per ESP32, ed il processo di scrittura e lettura dei tag. Il progetto è adattabile a [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>PiRack-M6F: cluster Raspberry Pi 4 e 5 a 6 nodi per rack 2U</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 13 Sep 2026 05:50:19 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Raspberry Pi]]></category>
		<category><![CDATA[componenti elettronici]]></category>
		<category><![CDATA[PiRack-M6F]]></category>
		<category><![CDATA[raspberry pi]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/Waveshare-PiRack-M6F-multi-node-server-cluster-kit-raspberry-pi-4-5.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="RPi" decoding="async" /><br /><br />Trasformare più schede Raspberry Pi in un sistema compatto da rack, richiede una gestione ordinata di connessioni, alimentazione e accessibilità. PiRack-M6F di Waveshare affronta questi aspetti riunendo fino a sei Raspberry Pi 4 o 5 in uno chassis 2U con porte accessibili frontalmente.    Il crescente impiego dei Raspberry Pi come nodi per server domestici, laboratori, sistemi edge ed infrastrutture di calcolo distribuito rende interessante la possibilità di organizzare più SBC all'interno di uno spazio rack standardizzato, evitando però che l'installazione si trasformi in un insieme difficile da cablare e manutenere. PiRack-M6F di Waveshare nasce proprio con questo obiettivo e propone un sistema rack 2U in lega di alluminio che può ospitare fino a sei Raspberry Pi 4 o Raspberry [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Cos&#8217;è e come funziona Gemma su Raspberry Pi 5</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 12 Sep 2026 05:50:21 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[Raspberry Pi]]></category>
		<category><![CDATA[edge AI]]></category>
		<category><![CDATA[Gemma]]></category>
		<category><![CDATA[intelligenza artificiale]]></category>
		<category><![CDATA[LiteRT]]></category>
		<category><![CDATA[Raspberry Pi 5]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="155" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/LiteRT-Pi-Gemma.png" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="Raspberry Pi" decoding="async" srcset="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/LiteRT-Pi-Gemma.png 686w, https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/LiteRT-Pi-Gemma.png 680w" sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" /><br /><br />Raspberry Pi 5 amplia le possibilità dell’Intelligenza Artificiale locale (edge) grazie a LiteRT ed ai modelli Gemma. L’esecuzione direttamente sul dispositivo riduce latenza, dipendenza dal cloud e trasferimento dei dati, con nuove applicazioni per robot, visione artificiale e IoT. Raspberry Pi 5 porta l’Edge AI offline ad un nuovo livello con LiteRT e Gemma, rendendo sempre più concreta l’esecuzione di modelli di Intelligenza Artificiale direttamente su una scheda compatta come Raspberry Pi 5. Il recente lavoro sviluppato da Google e Raspberry Pi introduce LiteRT, runtime ottimizzato per l’inferenza on-device, insieme alla famiglia di modelli Gemma. L’obiettivo è utilizzare modelli linguistici, sistemi di visione ed applicazioni vocali senza dover inviare continuamente informazioni a servizi cloud. Il vantaggio riguarda soprattutto la latenza, [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Corso di Elettronica Applicata &#8211; Il sistema NFMI</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Fulvio De Santis]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 11 Sep 2026 05:50:31 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Wireless RF]]></category>
		<category><![CDATA[corso di elettronica applicata]]></category>
		<category><![CDATA[firmware2]]></category>
		<category><![CDATA[NFMI]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/Corso-di-elettronica-applicata-1.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="corso di elettronica applicata" decoding="async" /><br /><br />Lo scopo di questa puntata del Corso di Elettronica Applicata è di descrivere e analizzare il principio di funzionamento di un sistema di comunicazioni wireless NFMI. Il processo di analisi sarà coadiuvato da simulazioni con il software LTspice. Introduzione NFMI (Near-Field Magnetic Induction) è una tecnologia di comunicazione a campo vicino basata sulla trasmissione-ricezione di un campo magnetico, pertanto è progettata per operare su un raggio ristretto, dipendente dalla frequenza f (o lunghezza d'onda λ), dove con λ/2πf si definisce il limite del campo vicino. L'energia magnetica W del campo magnetico decade molto rapidamente con la distanza: W=k/r6 (il coefficiente di accoppiamento magnetico k rappresenta le caratteristiche della bobina che genera il campo magnetico e della bobina ricevente), il che [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Come scegliere un modulo LoRa: criteri tecnici per l’IoT</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 10 Sep 2026 05:50:04 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Wireless RF]]></category>
		<category><![CDATA[connettività]]></category>
		<category><![CDATA[iot]]></category>
		<category><![CDATA[LoRa]]></category>
		<category><![CDATA[protocolli di comunicazione]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/LoRa.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="LoRa" decoding="async" srcset="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/LoRa.jpg 681w, https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/LoRa.jpg 680w" sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" /><br /><br />Scegliere un modulo LoRa non significa semplicemente cercare quello con la maggiore portata. Ci sono molti altri parametri da considerare, come la frequenza, la sensibilità, la potenza, i consumi, l'interfaccia, l'antenna ed il protocollo, che insieme determinano l’effettiva affidabilità del collegamento. Un’analisi corretta parte quindi dall’applicazione ed arriva alla scheda tecnica, evitando scelte basate esclusivamente sul prezzo. La scelta parte dallo scenario applicativo La tecnologia LoRa è considerata particolarmente interessante per dispositivi IoT che devono trasmettere piccole quantità di dati su distanze elevate, mantenendo contenuti i consumi. Ma non tutti i moduli LoRa sono equivalenti e, soprattutto, non tutti sono progettati per lo stesso tipo di collegamento. Prima di confrontare i modelli disponibili sul mercato, è necessario stabilire se il [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>IoT su larga scala: perché l&#8217;approccio multi-vendor sta diventando insostenibile</title>
		<link>https://it.emcelettronica.com/iot-su-larga-scala</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Giordana Francesca Brescia]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 09 Sep 2026 05:50:31 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[IoT]]></category>
		<category><![CDATA[adv]]></category>
		<category><![CDATA[iot]]></category>
		<category><![CDATA[Quectel]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/Quectel-1.png" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="IoT" decoding="async" srcset="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/Quectel-1.png 686w, https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/09/Quectel-1.png 680w" sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" /><br /><br />L’espansione delle tecnologie IoT sta portando le aziende a gestire miliardi di dispositivi distribuiti globalmente. Mentre il tradizionale approccio multi-vendor mostra limiti sempre più evidenti, cresce l’interesse verso modelli integrati in grado di ridurre complessità, rischi operativi e costi. L’Internet of Things è entrato in una nuova fase evolutiva. Se fino a pochi anni fa i progetti IoT erano spesso confinati ad implementazioni pilota oppure a deployment limitati, oggi molte organizzazioni si trovano a gestire reti composte da una quantità enorme di dispositivi distribuiti in più Paesi. Il concetto di crescita esponenziale dei device non fa riferimento soltanto ad un aumento quantitativo delle connessioni, ma introduce un livello di complessità che mette sotto pressione modelli operativi ormai consolidati. In particolare, [&#8230;]]]></description>
		
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