Jetson Orin Nano NX 8Gb

Potencia de IA de nivel profesional para robótica avanzada y visión computacional. La Jetson Orin NX Super 8GB ofrece 117 TOPS de rendimiento en un formato compacto, superando hasta en un 47% el desempeño de la jetson orin super 8Gb. Con CPU de 8 núcleos Arm Cortex-A78AE, GPU Ampere de 1024 núcleos CUDA y soporte para múltiples flujos de IA simultáneos, esta plataforma es ideal para proyectos complejos inteligencia artificial en el borde en tiempo real

El poder de la Jetson Nano no es solo hardware, pues tienes acceso completo al ecosistema de software de NVIDIA, Todo respaldado por la compatibilidad con los principales frameworks de IA como TensorFlow, PyTorch, y más incluyendo:

• NVIDIA JetPack™ SDK: Un entorno completo con sistema operativo, drivers, bibliotecas CUDA-X y APIs para acelerar tu desarrollo
• NVIDIA Riva: Para crear aplicaciones de voz con IA.
• NVIDIA DeepStream SDK: Para construir pipelines de análisis de video inteligente.
• NVIDIA Isaac™: La plataforma robótica definitiva para simulación y despliegue de robots.

Características

• Rendimiento IA: 117 TOPS
• GPU Arquitectura NVIDIA Ampere con 1024 núcleos CUDA y 32 Tensor Cores
• CPU 8 núcleos Arm Cortex-A78AE v8.2, 2.0GHz
• Memoria 8GB LPDDR5 128-bit
• Ancho de banda Memoria 102 GB/s
• Almacenamiento Ranura para tarjeta microSD (requerida para el SO). Soporte para NVMe externo vía ranura M.2.
• Conectividad de Red Puerto Gigabit Ethernet (RJ45)
• Puertos USB
  • 4x USB 3.2 Gen 2 Tipo-A
  • 1x USB 3.2 Gen 2 Tipo-C
• Conector de Cámara 2x Conectores MIPI CSI-2 (22-pin)
• Salida de Video DisplayPort 1.2
• Ranura de Expansión
  • 1x Ranura M.2 Key-M con soporte para NVMe PCIe Gen3
  • 1x Ranura M.2 Key-E para WiFi/Bluetooth
  • Conector de 40 pines (GPIOs, I2C, I2S, SPI, UART)
• Alimentación Jack DC de 7V-20V

Partes

¿Qué incluye?

• Board de desarrollador NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB
• Adaptador inalámbrico 802.11ac (WiFi) integrado
• Fuente de alimentación
• Disco SSD 256Gb M.2

Aplicaciones Orientadas a Educación

1. Aprendizaje de Deep Learning y Redes Neuronales

• • Entrenamiento e inferencia local: Los estudiantes pueden ejecutar modelos como YOLO, MobileNet, ResNet directamente en la placa
  • Transfer Learning: Fine-tuning de modelos preentrenados con datasets propios
  • Optimización de modelos: Aprender a convertir modelos de PyTorch/TensorFlow a TensorRT para máxima eficiencia
  • Valor educativo: Entender el pipeline completo de IA, desde el dataset hasta el despliegue en edge

2. Robótica Móvil Autónoma

• • Navegación SLAM: Implementar algoritmos de mapeo y localización simultánea
  • Evitación de obstáculos: Procesamiento de datos de LiDAR y cámaras en tiempo real
  • Planificación de trayectorias: Algoritmos de path planning para robots móviles
  • Integración ROS2: Compatible nativamente con ROS2 para robótica profesional
  • Proyecto práctico: Construir un robot que mapee el laboratorio y navegue autónomamente

3. Visión por Computador Avanzada

• • Detección y seguimiento de objetos: Múltiples flujos de video simultáneos
  • Reconocimiento facial y de gestos: Sistemas de identificación y control por gestos
  • Segmentación semántica: Clasificación pixel por pixel de escenas
  • Estimación de pose: Detección de postura humana para aplicaciones de salud o deporte
  • Proyecto práctico: Sistema de control de calidad que detecte defectos en piezas impresas en 3D

4. Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Modelos Grandes

• • Ejecución de LLMs locales: Correr modelos como LLaMA, Falcon o Mistral sin conexión a internet
  • Chatbots offline: Crear asistentes virtuales que funcionen completamente en edge
  • Análisis de sentimiento: Procesamiento de texto en tiempo real
  • Valor educativo: Entender cómo funcionan los modelos de IA generativa que están transformando la industria

5. Sistemas Multi-Cámara y Estereoscopía

• • Visión estéreo: Calibración y procesamiento de cámaras para percepción 3D
  • Fusión de sensores: Combinar datos de múltiples cámaras, IMU y LiDAR
  • Odometría visual: Estimación de movimiento usando solo cámaras
  • Proyecto práctico: Sistema de medición 3D sin contacto para control de calidad

6. IoT Industrial y Edge Computing

• • Análisis de video en tiempo real: Para seguridad, conteo de personas o monitoreo
  • Mantenimiento predictivo: Detección de anomalías en maquinaria usando sensores
  • Gemelos digitales: Crear réplicas virtuales de sistemas físicos
  • Valor educativo: Preparar a los estudiantes para la Industria 4.0

Link de Interés

• Datasheet
• Mas información NVIDIA
• Web Fabricante

Ejemplo de uso