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Solo AI – Kit di apprendimento automatico

Solo AI – Kit di apprendimento automatico

Solo AI – Kit di apprendimento automatico
Trossen Robotics | A-000000-07718
14.400,00 €
IVA incl.

Il Solo AI è una soluzione robotica intelligente progettata per la raccolta di dati in ambienti reali, apprendimento automatico integrato e valutazione di modelli IA.

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Solo AI: Un laboratorio di apprendimento automatico a portata di mano

Il Solo AI è un kit robotico avanzato sviluppato da Trossen Robotics, pensato per rendere la ricerca nell’intelligenza artificiale accessibile, mobile e modulare. Include un braccio robotico WidowX AI (modello Leader o Follower a seconda della configurazione), due telecamere Intel RealSense D405, un touchscreen da 10" e un treppiede per montaggio camera.

Disponibile in due versioni (con o senza computer), consente la raccolta dati, la teleoperazione, l’addestramento e la valutazione di modelli IA direttamente sul campo. Grazie all’integrazione software con strumenti come LeRobot, Hugging Face, Gazebo, ROS2 o MuJoCo, Solo AI fornisce una piattaforma ideale per prototipare, addestrare, testare e validare modelli IA robotici.

Progettato per l’uso autonomo, è perfettamente adatto a progetti di robotica che richiedono autonomia e portabilità, senza i vincoli di un ambiente di laboratorio fisso.

Solo AI - Trossen Robotics

Versioni disponibili

Base (senza computer)

  • 1 x braccio WidowX AI Leader
  • 1 x braccio WidowX AI Follower
  • 2 x telecamere Intel RealSense D405
  • 1 x treppiede con supporto per fotocamera
  • 1 x touchscreen USB 10"

Con computer

  • 1 x braccio WidowX AI Leader
  • 1 x braccio WidowX AI Follower
  • 2 x telecamere Intel RealSense D405
  • 1 x treppiede con supporto per fotocamera
  • 1 x touchscreen USB 10"
  • Portatile Linux ad alte prestazioni

Ambiti di applicazione di Solo AI

  • Ricerca in robotica mobile e manipolativa
  • Istruzione superiore in intelligenza artificiale applicata
  • Progetti di visione artificiale e rilevamento 3D
  • Raccolta di dati robotici in campo
  • Addestramento di modelli di machine learning embedded
  • Simulazione e validazione in ambiente fisico o virtuale (MuJoCo, Gazebo, ecc.)
  • Prototipazione di sistemi di assistenza o cobotica
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