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	<title>Elettronica Open Source</title>
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		<title>Conviene di più progettare in-house o affidarsi ad un servizio esterno?</title>
		<link>https://it.emcelettronica.com/conviene-di-piu-progettare-in-house-o-affidarsi-ad-un-servizio-esterno</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 29 Aug 2026 05:50:44 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Embedded]]></category>
		<category><![CDATA[embedded]]></category>
		<category><![CDATA[progettazione elettronica]]></category>
		<category><![CDATA[prototipazione elettronica]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/embedded.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="embedded" decoding="async" /><br /><br />Progettare internamente un prodotto elettronico offre controllo e competenze strategiche, mentre affidarsi ad un partner esterno può ridurre tempi, costi e rischi. La scelta dipende da complessità tecnologica, risorse disponibili, proprietà intellettuale, volumi produttivi e obiettivi industriali dell’azienda. Analizziamo la tematica in questo articolo approfondendo i vari aspetti. Come sappiamo, la progettazione elettronica è spesso uno dei passaggi più delicati nello sviluppo di un prodotto, perché dalle decisioni prese nelle prime fasi dipendono prestazioni, affidabilità, costi di produzione e possibilità di evoluzione futura. Di fronte ad un nuovo progetto, un’azienda deve quindi valutare se costruire internamente competenze e infrastrutture oppure affidare parte del lavoro ad un servizio esterno specializzato. La progettazione in-house garantisce innanzitutto un controllo diretto sull’intero processo, dalla [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Quanto costa davvero gestire un data center</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Giordana Francesca Brescia]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 28 Aug 2026 05:50:22 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[Energy Harvesting]]></category>
		<category><![CDATA[data center]]></category>
		<category><![CDATA[energia]]></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/2026/08/data-center-1.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="data center" decoding="async" /><br /><br />Gestire un data center significa sostenere ogni giorno costi energetici, infrastrutturali ed operativi che possono incidere pesantemente sul budget. Oltre all’elettricità, il raffreddamento, la manutenzione, il personale, la connettività ed il rinnovo dell’hardware determinano il reale costo operativo dell’infrastruttura digitale nel tempo.   Il costo di un data center non coincide con quello dei server installati nei rack, perché mantenere disponibile un’infrastruttura digitale richiede energia continua, sistemi di climatizzazione, alimentazione, connettività, personale specializzato e manutenzione. La spesa annuale varia quindi in modo significativo in funzione della potenza installata, della dimensione della struttura, del livello di ridondanza e del modello di gestione. Le stime disponibili mostrano differenze molto ampie tra piccole sale server, strutture enterprise e grandi impianti hyperscale. L’energia elettrica rappresenta [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Wide Bandgap 2026. A Verona il futuro dell’elettronica di potenza con SiC e GaN</title>
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		<dc:creator><![CDATA[EOS News]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 27 Aug 2026 05:50:06 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Power & Motor]]></category>
		<category><![CDATA[ArrowComponents]]></category>
		<category><![CDATA[elettronica di potenza]]></category>
		<category><![CDATA[mercati]]></category>
		<category><![CDATA[semiconduttori]]></category>
		<category><![CDATA[Wide Bandgap 2026]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/Wide-Bandgap-2026-Arrow.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="elettronica di potenza" decoding="async" /><br /><br />Il 6 e 7 ottobre Verona ospiterà Wide Bandgap 2026, appuntamento dedicato a SiC e GaN ed alle loro applicazioni nell’elettronica di potenza. Tecnologie, soluzioni per progettisti e dimostrazioni saranno al centro dell’evento. Wide Bandgap 2026 si svolgerà il 6 e 7 ottobre al Crowne Plaza Hotel di Verona, riunendo esperti, aziende e progettisti attorno all’evoluzione dei semiconduttori di potenza basati su carburo di silicio (SiC) e nitruro di gallio (GaN). Il programma sarà focalizzato sulle tecnologie che stanno contribuendo a rendere i sistemi elettronici più efficienti, compatti e capaci di operare a frequenze di commutazione sempre più elevate. Tra gli argomenti tecnici saranno approfondite le topologie per la conversione di potenza, le soluzioni per il pilotaggio dei dispositivi, il [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>NXP RW610FML, il modulo Wi-Fi 6 e BLE 5.4 pensato per l’IoT a basso consumo</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 26 Aug 2026 05:50:51 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Wireless RF]]></category>
		<category><![CDATA[iot]]></category>
		<category><![CDATA[nxp]]></category>
		<category><![CDATA[wireless]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="139" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/NXP-RW610FML-Scalable-Wi-Fi-6-and-Bluetooth-LE-Combo-Module.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="wireless" decoding="async" /><br /><br />Connettività wireless, sicurezza hardware e capacità di elaborazione convivono in un modulo compatto destinato a dispositivi IoT, automazione e applicazioni intelligenti. Il nuovo NXP RW610FML integra un Cortex-M33, Wi-Fi 6, Bluetooth Low Energy 5.4 e memoria flash. Il nuovo NXP RW610FML porta in un formato LGA di appena 25,5 × 18 × 3,16 mm una piattaforma wireless progettata per ridurre la complessità dell’hardware nei dispositivi connessi, combinando elaborazione embedded, comunicazione radio e funzioni di sicurezza all’interno di un singolo modulo. Il cuore del sistema è il microcontrollore wireless RW610, basato su un processore Arm Cortex-M33 a 260 MHz con tecnologia TrustZone-M e 1,2 MB di SRAM, affiancato da 8 MB di memoria NOR flash e da un’antenna PCB integrata che [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Quanto manca all’informatica neuromorfica per uscire dai laboratori di ricerca?</title>
		<link>https://it.emcelettronica.com/quanto-manca-allinformatica-neuromorfica-per-uscire-dai-laboratori-di-ricerca</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 25 Aug 2026 05:50:24 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Scienza & Tecnologia]]></category>
		<category><![CDATA[calcolo neuromorfico]]></category>
		<category><![CDATA[chip neuromorfici]]></category>
		<category><![CDATA[informatica neuromorfica]]></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/2026/08/calcolo-neuromorfico.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="calcolo neuromorfico" decoding="async" /><br /><br />L’informatica neuromorfica promette di ridurre consumi e latenza imitando alcuni principi del cervello. Il passaggio dai prototipi ai prodotti richiede ancora progressi su hardware, software, memoria, standardizzazione e affidabilità, soprattutto quando l’elaborazione deve avvenire direttamente ai margini della rete.  L’informatica neuromorfica si trova in una fase nella quale i risultati sperimentali sono ormai sufficientemente concreti per dimostrare il potenziale della tecnologia, mentre la maturità necessaria per competere stabilmente con architetture convenzionali e acceleratori AI rimane ancora lontana. Il principio alla base è diverso rispetto al modello von Neumann. Invece di separare rigidamente memoria ed elaborazione, i sistemi neuromorfici cercano di avvicinare il funzionamento dell’hardware a quello delle reti neurali biologiche, utilizzando neuroni artificiali, sinapsi e meccanismi basati su eventi. Ne [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Perché l’innovazione non può più dipendere solo dal software</title>
		<link>https://it.emcelettronica.com/perche-linnovazione-non-puo-piu-dipendere-solo-dal-software</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 24 Aug 2026 05:50:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Embedded]]></category>
		<category><![CDATA[Scienza & Tecnologia]]></category>
		<category><![CDATA[hardware]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/chip.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="hardware" decoding="async" /><br /><br />Per anni il software è stato considerato il principale motore dell’innovazione tecnologica, ma l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale, dell’edge computing e dei sistemi embedded sta riportando l’attenzione sull’hardware, sulle architetture e sui processi produttivi necessari per trasformare le idee in prodotti. L’innovazione tecnologica ha avuto nel software uno dei suoi principali acceleratori, grazie alla possibilità di sviluppare nuove funzioni, aggiornare prodotti già esistenti e distribuire rapidamente servizi senza intervenire direttamente sull’hardware; tuttavia, il modello mostra alcuni limiti quando la complessità computazionale cresce e le applicazioni devono rispettare vincoli precisi di consumo, latenza, affidabilità e sicurezza. L’Intelligenza Artificiale in tal senso è il caso più evidente, perché l’aumento delle dimensioni dei modelli e delle richieste di elaborazione rende insufficiente la sola ottimizzazione algoritmica [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Un turbofan in miniatura con la scheda Arduino Nano</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 23 Aug 2026 05:50:08 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Arduino]]></category>
		<category><![CDATA[Makers & Progetti Fai Da Te]]></category>
		<category><![CDATA[Arduino Nano]]></category>
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		<category><![CDATA[stampa 3D]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="163" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/stampa-3D.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="Arduino stampa 3D" decoding="async" srcset="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/stampa-3D.jpg 686w, https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/stampa-3D.jpg 680w" sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" /><br /><br />Un modello stampato in 3D permette di osservare da vicino l’architettura di un moderno motore turbofan, trasformando componenti normalmente nascosti nella carenatura in una struttura didattica in grado di mostrare ventole, flussi e sistemi di inversione della spinta. Attraverso questo progetto vedremo come la stampa 3D può portare la propulsione aeronautica sul banco di lavoro.  La propulsione dei grandi aerei commerciali si basa su un principio apparentemente semplice, cioè generare una spinta sufficiente a muovere l’intero velivolo, ma dietro tale obiettivo si trova una macchina termodinamica nella quale compressori, camere di combustione, turbine e grandi ventole devono operare con estrema precisione. Il motore turbofan è una delle soluzioni più efficienti per l’aviazione civile, ed il suo funzionamento può essere studiato [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Raspberry Pi Compute Module 5. Arriva il Programming Jig per semplificare il provisioning</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 22 Aug 2026 05:50:44 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Raspberry Pi]]></category>
		<category><![CDATA[Compute Module 5]]></category>
		<category><![CDATA[programmazione]]></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/2026/08/Raspberry-Pi-2.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="Raspberry Pi" decoding="async" /><br /><br />Il nuovo Raspberry Pi Compute Module 5 Programming Jig porta il provisioning del CM5 in un ambiente dedicato. Viene eliminata la necessità di una scheda carrier e si introduce un flusso più rapido per programmazione, configurazione, aggiornamenti e produzione di sistemi embedded. Il Raspberry Pi Compute Module 5 Programming Jig nasce per rendere più semplice una delle attività meno visibili, ma più importanti, nello sviluppo di prodotti basati sul Compute Module 5, ovvero la programmazione iniziale del dispositivo. La soluzione permette infatti di installare il sistema operativo direttamente sul modulo senza ricorrere ad una scheda carrier, utilizzando un sistema meccanico di bloccaggio ed un'interfaccia a pin pogo che garantisce il contatto elettrico con il CM5. La struttura integra inoltre due [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>Quanto sono affidabili i modelli AI nei sistemi critici?</title>
		<link>https://it.emcelettronica.com/quanto-sono-affidabili-i-modelli-ai-nei-sistemi-critici</link>
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		<dc:creator><![CDATA[Redazione]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 21 Aug 2026 05:50:33 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[algoritmi]]></category>
		<category><![CDATA[intelligenza artificiale]]></category>
		<category><![CDATA[modelli IA]]></category>
		<category><![CDATA[reti neurali]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/AI.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="AI" decoding="async" srcset="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/AI.jpg 681w, https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/AI.jpg 680w" sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" /><br /><br />Nei sistemi critici l’Intelligenza Artificiale deve confrontarsi con requisiti molto più severi rispetto alle applicazioni comuni. Questo succede perché un errore può compromettere irreversibilmente sicurezza, continuità operativa o infrastrutture. L'affidabilità, la verificabilità ed il comportamento prevedibile diventano condizioni essenziali per integrare l’AI nell’elettronica avanzata. L’impiego dei modelli di Intelligenza Artificiale nei sistemi critici sta aprendo una questione che riguarda direttamente la progettazione elettronica. Quanto può essere considerato affidabile un algoritmo che può produrre risultati differenti in funzione dei dati ricevuti? In un sistema tradizionale il comportamento del software può essere analizzato attraverso regole definite, condizioni note e procedure di test relativamente deterministiche, mentre una rete neurale introduce una componente probabilistica che rende più complessa la previsione di ogni possibile risultato. [&#8230;]]]></description>
		
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		<title>La nuova geografia della supply chain dei semiconduttori</title>
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		<dc:creator><![CDATA[Firmware Focus]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 20 Aug 2026 05:50:36 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Embedded]]></category>
		<category><![CDATA[intelligenza artificiale]]></category>
		<category><![CDATA[memorie]]></category>
		<category><![CDATA[mercati]]></category>
		<category><![CDATA[semiconduttori]]></category>
		<category><![CDATA[supply chain]]></category>
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					<description><![CDATA[<img width="300" height="150" src="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/mercato-semiconduttori.jpg" class="attachment-medium size-medium wp-post-image" alt="mercato semiconduttori" decoding="async" srcset="https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/mercato-semiconduttori.jpg 675w, https://it.emcelettronica.com/wp-content/uploads/2026/08/mercato-semiconduttori.jpg 680w" sizes="(max-width: 300px) 100vw, 300px" /><br /><br />Mentre la domanda legata all’Intelligenza Artificiale sta spostando gli equilibri del mercato delle memorie, gli investimenti passati non garantiscono una risposta immediata. Prezzi, capacità produttiva e accordi pluriennali sono diventati variabili decisive per l’industria elettronica globale. In questo articolo analizziamo lo stato dell'arte della supply chain nell'elettronica.  Il mercato dei semiconduttori è entrato in una fase caratterizzata da una combinazione particolarmente complessa di crescita della domanda, capacità produttiva limitata e maggiore selettività nell’allocazione delle forniture, con il comparto delle memorie destinato a rappresentare uno dei principali punti di tensione della catena del valore. Le stime disponibili indicano una forte espansione del settore, che potrebbe raggiungere circa 1.300 miliardi di dollari nel 2026 rispetto ai 793 miliardi del 2025; al contempo, [&#8230;]]]></description>
		
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