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Wi-FiとBLEを備えた親指サイズのマイコンボード 親指サイズのSeeed Studio XIAOファミリのマイコンボードで、バッテリー充電機能を備え、さまざまなIoT機器の開発に使用できます。コントローラに、最大160MHzで動作する4段階のパイプラインを備えた32ビットのRISC-Vプロセッサを中心に構築されたESP32C3 SoCを採用しています。2.4GHzのWi-Fi/Bluetooth Low Energyに対応し、U.FLアンテナを搭載しているので、100m以上の無線通信が可能です。 そのほか、SoC上には400KBのSRAMと4MBのフラッシュが搭載され、PWMピンとして使用できる11個のデジタルI/Oと、ADCピンとして使用できる4個のアナログI/Oや、IISを含む、UART、IIC、SPIシリアル通信ポートをサポートしています。 ・ポータブルで軽量な親指サイズ：21mm×17.5mm ・低消費電力：最低44μA(ディープスリープモード)で、4つの動作モードが利用可能 ・バッテリーチャージICを搭載し、さまざまなウェアラブル機器やワイヤレスIoTアプリケーションに最適 ・片面コンポーネント設計で、簡単に他の基板に統合可能

ESP32-S3を搭載した親指サイズの超小型マイコンボード Seeed Studio XIAOシリーズの親指サイズの超小型マイコンボードです。2.4GHzのWi-FiとBluetooth LE 5.0の無線通信をサポートするEspressif Systems社製のESP32-S3R8チップを搭載しています。高性能で低消費電力が要求されるIoTアプリケーションに最適です。 ・32ビットデュアルコア、最大240MHz動作のXtensaプロセッサESP32S3を搭載 ・2.4GHzのWi-FiとBLE 5.0をサポートし、UFLアンテナを使用すると100m以上の通信が可能 ・4つの電力モードを持ち、ディープスリープモード時の消費電力は14μA ・リチウム電池の充電管理機能 ・開発環境は、Arduino IDEとMicroPythonに対応

ESP32-C6を搭載したXIAOシリーズ超小型マイコンボード IoT機器の開発に最適なSeeed Studio XIAOシリーズのマイコンボードです。Espressif Systems社製のESP32-C6は、最大160MHzで動作する高性能なRISC-Vと最大20MHzで動作する低消費電力のRISC-Vという2つの32ビットMCUコア、512KB SRAMや4MBフラッシュのメモリを搭載し、Wi-Fi6/Bluetooth 5.3/Zigbee/Thread/Matterなどの無線通信プロトコルをサポートしています。 XIAO ESP32C6は、ESP Rain Maker、AWS IoT、Microsoft Azure、Google Cloudなどの主要なクラウドプラットフォームとのシームレスな統合を実現し、オンチップのセキュアブート、フラッシュ暗号化、ID保護、Trusted Execution Environment(TEE)などによりIoTアプリケーションのセキュリティも強化します。 ・2つの32ビットRISC-Vプロセッサを内蔵。 ・2.4GHz Wi-Fi 6(IEEE802.11ax)、Bluetooth 5(LE)、IEEE802.15.4による無線接続。 ・Matter準拠のスマートホームプロジェクトの構築をサポート。 ・セキュアブート、暗号化、Trusted Execution Environment(TEE)をサポート。 ・最大80mのBLE/Wi-Fi通信距離を可能にするオンボードアンテナを搭載。 ・4つの動作モードがあり、最も消費電力が小さい動作モードはディープスリープ時の15μA。 ・21×17.5mmの親指サイズで、片面実装というXIAOの伝統的なデザインを踏襲。

カメラモジュールを接続したSeeed Studio XIAO ESP32-S3 2.4GHzのWi-FiとBluetooth LE5.0の無線通信機能を持つXtensaプロセッサESP32-S3R8 SoCを搭載した親指サイズの超小型マイコンボードに解像度1600×1200ピクセルのOV2640カメラセンサを組み合わせた製品です。8MB PSRAMと8MBフラッシュメモリを搭載し、リチウム電池の充電管理機能を備えています。音声感知と音声認識用のデジタルマイクも搭載されています。ウェアラブルデバイスのようなスペースが限られたプロジェクトに適しています。 ・ESP32-S3(最大240MHz動作、32ビットデュアルコアのXtensaプロセッサ)搭載 ・開発環境：Arduino IDE、MicroPython ・2.4GHz Wi-FiとBLE 5.0をサポートし、UFLアンテナを使用すると100m以上の通信が可能 ・解像度1600×1200のOV2640カメラセンサーを使用。OV5640カメラセンサーと互換 ・8MBのPSRAMと8MBのフラッシュを搭載し、外付け32GB FATメモリ用のSDカードスロットをサポート

XIAO ESP32C3マイコンボード用のミニアンテナ Seeed Studio XIAO ESP32C3及びSeeed Studio XIAO ESP32C6マイクロコントローラボード用のミニアンテナです。2.4GHz帯の無線機能を強化し、頑丈な無指向性機能設計で、最大2.81dBiのゲインを実現します。

XIAO ESP32S3 Sense専用に設計されたヒートシンク XIAO ESP32S3 Senseマイコンボードとシームレスに接着できるように設計されたヒートシンクです。XIAO ESP32S3 Senseで特定されたカメラの使用中などで発生する冷却の問題などを解決しています。デバイスの背面のピーク温度を63.6℃から53.5℃に下げることができます。 ・パフォーマンスを損なうことなく、デバイス背面を冷却 ・熱接着素材とアルミニウム構造を組み合わせることで、効率的な冷却を実現 ・ミニサイズでコンパクトな設計

4インチタッチスクリーンを搭載したIoT開発プラットフォーム 4インチタッチスクリーンを搭載したESP32とRP2040のデュアルMCUによるIoT開発用のプラットフォームです。豊富なGPIOを備え、ADCとI2C伝送プロトコルをサポートし、USB Type-CとGroveインターフェースにより他の周辺機器に簡単に接続できます。 ・ESP32S3とRP2040のデュアルMCUで、Wi-Fi/Bluetoothに対応し、Grove互換のGPIOを搭載。 ・ESP32やRaspberry Piのオープンソースエコシステムにより、無限のアプリケーションを利用可能。

4インチタッチスクリーンを搭載したIoT開発プラットフォーム 4インチタッチスクリーンを搭載したESP32とRP2040のデュアルMCUによるIoT開発用のプラットフォームで、Wi-Fi/BLEをサポートしています。tVOCセンサやCO2センサ、豊富なGPIOを備え、ADCとI2C伝送プロトコルをサポートし、USB Type-CとGroveインターフェースにより他の周辺機器に簡単に接続できます。 ・ESP32S3とRP2040のデュアルMCUで、Wi-Fi/Bluetoothに対応し、Grove互換のGPIOを搭載。 ・内蔵のtVOCセンサとCO2センサ、および外部Grove接続のAHT20温度/湿度センサにより、リアルタイムの空気品質モニタリングが可能。 ・ESP32やRaspberry Piのオープンソースエコシステムにより、無限のアプリケーションを利用可能。

AIオーディオ処理アルゴリズムを搭載した高性能なマイクアレイ XMOS製のAIサウンド&オーディオチップセットXU316を搭載したマイクアレイボードです。XU316は、干渉キャンセル、音響エコーキャンセル、ノイズ抑制、自動ゲイン制御などの機能と自然言語理解アルゴリズムを搭載し、高品質の音声キャプチャを可能にします。 本ボードは、I2S経由でXIAO ESP32S3のような一般的なマイコンボードと互換性があり、USB(オーディオクラス2.0)経由でRaspberry Piやパソコンと互換性があります。2個の高性能なデジタルマイク使用してポイントノイズをキャンセルし、騒がしい環境でも遠距離の音声(最大3m)をキャプチャして抽出します。 Seeed Studio XIAO ESP32S3(Sense)やRaspberry Pi、Adafruit QT Pyなどに対応しています。 ・遠距離音声キャプチャ用デュアルマイクアレイ ・オンボードにAI NLUアルゴリズムを搭載 ・I2S経由で一般的なハードウェアプラットフォームに対応 ・USB(Audio Class 2.0)経由でRaspberry Piやパソコンに接続可能 ・RGB LED(WS2812)を搭載 ・外部5V電源をサポート ・DFU-Util経由によるファームウェアアップデートに対応

よりスマートな空間にするフィジカルAIエージェント フィジカルAIエージェントは、センサーやアクチュエータを使って現実世界の情報を収集し、AIを使用してユーザーや他のシステムに代わり特定の目標を達成するシステムです。 SenseCAP WatcherはコントローラにESP32S3を使用し、AI処理用にArm Cortex-M55とEthos-U55を採用したHimax製のWiseEye2プロセッサHX6538を搭載しています。さらに、カメラ、マイク、スピーカーを備え、見る、聞く、話すことができます。そして、LLM(大規模言語モデル)に対応するSenseCraftスイートにより、ユーザーのコマンドを理解し、周囲を認識し、それに応じてアクションをトリガーすることができます。 ・話しかけて何を監視するかを伝えると、指定したイベントが発生したときに通知してくれます。Push to TalkやSenseCraftアプリから簡単にコマンドを送信できます。 ・デバイス上でAIモデルを実行し、人やペットなどさまざまなものを検出します。ただし、最も優れた機能はLLMとの統合です。LLMを活用することで指定したイベントを正確にキャプチャします。つまり、単純なターゲット検出だけでなく、動作とステータスを徹底的に分析してくれます。 ・指定したイベントを検知すると、音声でターゲットと会話してくれます。 ・ターゲットイベントを検出すると、SenseCraftアプリでメッセージを発信したり、LEDを点滅させたりといったさまざまなアクションをトリガーします。ホームアシスタントなどのIoTプラットフォームに接続したり、任意のGroveセンサーを接続することも可能です。この柔軟性により、さまざまなデータソースを統合して、分析と適切なアクションを実行します。例えば、部屋の温度を検出してそれに応じてエアコンを調整するようなアプリケーションを構築することや、エアコンの設定温度を現在の服装に合わせて変更することなども可能です。 ・独自のモードでユーザーのコマンドに適応し、ユーザーの指示を聞いてから、指定されたスペースを保護するために監視モードに切り替わります。さらに、独自の感情をアップロードして、独自の個性を与えることができます。PNGファイルを用意して、数秒以内にWatcher にアップロードしてください。 ・SenseCAP Watcherはオープンソースなので、その仕組みを理解するためのアクセス権が与えられます。 SenseCAP WatcherのバックボーンはSenseCraftソフトウェアスイートで、Watcherの設定、コマンドの解釈、LLMへのアクセスに使用されます。したがって、すべてがプライベートに保存されて実行されるため、モデルとデータがパブリックLLMやパブリッククラウドにストリーミングされることはありません。SenseCraftは、Windows/MacOS/Linuxで実行できます。SenseCraftにはLLMが含まれているため、コンピュータには次のような特定のパフォーマンス基準が必要です。 ・Windowsの場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Windows11 ・Macの場合 グラフィックカード：Apple M1 16GB、RAM：16GB、ストレージ：20GB、OS：Sonoma ・Linux(arm64)の場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Ubuntu 20.04

よりスマートな空間にするフィジカルAIエージェント ・話しかけて何を監視するかを伝えると、指定したイベントが発生したときに通知してくれます。Push to TalkやSenseCraftアプリから簡単にコマンドを送信できます。 ・デバイス上でAIモデルを実行し、人やペットなどさまざまなものを検出します。ただし、最も優れた機能はLLMとの統合です。LLMを活用することで指定したイベントを正確にキャプチャします。つまり、単純なターゲット検出だけでなく、動作とステータスを徹底的に分析してくれます。 ・指定したイベントを検知すると、音声でターゲットと会話してくれます。 ・ターゲットイベントを検出すると、SenseCraftアプリでメッセージを発信したり、LEDを点滅させたりといったさまざまなアクションをトリガーします。ホームアシスタントなどのIoTプラットフォームに接続したり、任意のGroveセンサーを接続することも可能です。この柔軟性により、さまざまなデータソースを統合して、分析と適切なアクションを実行します。例えば、部屋の温度を検出してそれに応じてエアコンを調整するようなアプリケーションを構築することや、エアコンの設定温度を現在の服装に合わせて変更することなども可能です。 ・独自のモードでユーザーのコマンドに適応し、ユーザーの指示を聞いてから、指定されたスペースを保護するために監視モードに切り替わります。さらに、独自の感情をアップロードして、独自の個性を与えることができます。PNGファイルを用意して、数秒以内にWatcher にアップロードしてください。 ・SenseCAP Watcherはオープンソースなので、その仕組みを理解するためのアクセス権が与えられます。 SenseCAP WatcherのバックボーンはSenseCraftソフトウェアスイートで、Watcherの設定、コマンドの解釈、LLMへのアクセスに使用されます。したがって、すべてがプライベートに保存されて実行されるため、モデルとデータがパブリックLLMやパブリッククラウドにストリーミングされることはありません。SenseCraftは、Windows/MacOS/Linuxで実行できます。SenseCraftにはLLMが含まれているため、コンピュータには次のような特定のパフォーマンス基準が必要です。 ・Windowsの場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Windows11 ・Macの場合 グラフィックカード：Apple M1 16GB、RAM：16GB、ストレージ：20GB、OS：Sonoma ・Linux(arm64)の場合 グラフィックカード：GeForece RTX2070、RAM：8GB、ストレージ：20GB、OS：Ubuntu 20.04