SINOSSI

Brainchip ha presentato l’AKD1500 Raspberry Pi 5 Dev Kit, una soluzione pronta all’uso per sperimentare l’intelligenza artificiale neuromorfica a basso consumo e bassa latenza. Il kit riunisce in un case metallico un Raspberry Pi 5 con 8 GB di RAM, la scheda di espansione ufficiale M.2 HAT+ e una scheda acceleratrice Akida AKD1500 in formato M.2 B+M-Key. Viene fornito con una microSD da 32 GB già configurata con sistema operativo, Python e l’ambiente di sviluppo MetaTF, oltre a una serie di demo di visione artificiale accessibili tramite browser. Tutto funziona in locale, senza ricorrere al cloud. L’idea è semplificare al massimo la valutazione della tecnologia Akida, eliminando le fasi di assemblaggio e installazione del software. Il punto debole, sottolineato da Jean-Luc Aufranc di CNX Software, è il prezzo: 1.295 dollari, a fronte di circa 350 dollari per acquistare separatamente componenti equivalenti. Secondo l’autore, l’acquisto conviene solo a chi dà al proprio tempo un valore molto alto, visto che montare e configurare un sistema simile richiede circa due ore. Il kit resta interessante per aziende e team che vogliono partire subito, ma per sviluppatori indipendenti e appassionati la soluzione fai-da-te appare decisamente più sensata.

RIASSUNTO

Alcune settimane prima di questo annuncio, CNX Software aveva segnalato che il modulo M.2 Brainchip AKD1500 poteva funzionare con il Raspberry Pi 5 tramite una scheda di espansione M.2 HAT+ compatibile, per valutare la soluzione o sviluppare applicazioni basate sulla tecnologia di IA neuromorfica dell’azienda. Per rendere le cose ancora più semplici, Brainchip ha ora lanciato l’AKD1500 Raspberry Pi 5 Dev Kit.

Hardware e connettività. Il kit contiene un Raspberry Pi 5 da 8 GB, l’M.2 HAT+ ufficiale e una scheda Akida AKD1500 M.2 B+M-Key, il tutto racchiuso in un case metallico. Quasi tutte le porte del Raspberry Pi 5 restano accessibili: la porta Gigabit Ethernet, le quattro porte USB, le due uscite video HDMI e la porta USB-C per l’alimentazione. Attraverso aperture nel case sono visibili anche il pulsante di accensione del Raspberry Pi 5 e un LED dell’M.2 HAT+. Il kit richiede una videocamera per funzionare, ma invece di un modulo Raspberry Pi Camera con interfaccia MIPI CSI si deve collegare una webcam USB.

Software e demo. Il kit include una microSD da 32 GB con Ubuntu Server 20.04 LTS (da confermare), Python 3.7 e l’ambiente di sviluppo MetaTF. Basta collegare una webcam USB e connettere il Raspberry Pi 5 alla rete locale via Ethernet o WiFi, poi digitare l’indirizzo IP del kit (per esempio 10.42.0.1 via WiFi) in un browser per aprire il launcher delle demo Akida. Sono disponibili quattro demo: Visual Wake-Word (VWW) per rilevare la presenza di persone, rilevamento oggetti con YOLO, una demo edge con MobileNet e una demo di riconoscimento facciale con MobileNet. Tutto gira in locale, senza cloud.

Sviluppo personalizzato. Dopo le demo si possono creare modelli propri con il framework MetaTF. Brainchip cita anche il supporto a Edge Impulse, ma solo nella scheda prodotto e non nel manuale utente. Tra le altre funzioni c’è l’addestramento on-chip, che permette ai modelli di imparare nuove classi direttamente sul dispositivo, senza riaddestramento nel cloud.

Prezzo. Il kit costa 1.295 dollari. L’autore riconosce che si tratta di un kit di sviluppo, non ottimizzato sui costi, ma osserva che si può ottenere qualcosa di simile con un Raspberry Pi 5 8GB (175 dollari di prezzo di listino), un M.2 HAT+ (12 dollari), la scheda Akida AKD1500 M.2 (129 dollari), un case metallico come il Geekworm P579 (10,99 dollari) e una microSD da 32 GB di classe A1/A2 (10-20 dollari). In totale circa 350 dollari più tasse e spedizione, più un paio d’ore per assemblaggio e installazione del software. L’autore conclude con ironia che il kit conviene solo a chi guadagna più di circa 400 dollari l’ora. Ulteriori dettagli sono disponibili nel comunicato stampa di Brainchip.

Analisi Critica

L’articolo è chiaro e utile, soprattutto per il confronto diretto tra il prezzo del kit e il costo dei singoli componenti, che è il dato più rilevante per chi valuta l’acquisto. Il ricarico di quasi quattro volte è difficile da giustificare, visto che il valore aggiunto si limita all’integrazione meccanica, a un’immagine software preconfigurata e a qualche demo. Detto questo, il calcolo dell’autore è un po’ approssimativo: la differenza di circa 945 dollari divisa per due ore corrisponde a quasi 470 dollari l’ora, non 400. Inoltre per un’azienda il valore di un kit ‘certificato’ include anche il supporto, la garanzia e la certezza che il software sia testato, aspetti che il confronto fai-da-te non considera. C’è però una questione tecnica che meritava più spazio: Ubuntu Server 20.04 e Python 3.7 sono software datati (Python 3.7 non è più supportato dal 2023 e Ubuntu 20.04 ha terminato il supporto standard nel 2025), e non è chiaro come questa combinazione funzioni sul Raspberry Pi 5, che è uscito dopo. Se confermata, sarebbe un segnale preoccupante sulla maturità dello stack software. Anche l’obbligo di usare una webcam USB invece delle telecamere MIPI CSI ufficiali è un limite per chi pensa a prototipi vicini al prodotto finale. Infine, l’articolo dice poco sui vantaggi concreti dell’approccio neuromorfico (consumi, latenza) rispetto ad alternative come l’AI HAT+ basato su Hailo: un confronto che avrebbe aiutato a capire se il premio di prezzo dell’ecosistema Akida abbia senso.

Pro e Contro

Pro	Contro
Soluzione pronta all’uso, senza assemblaggio	Prezzo elevato: 1.295 dollari contro circa 350 dollari di componenti
Case metallico con quasi tutte le porte accessibili	Software preinstallato datato (Ubuntu 20.04, Python 3.7)
Demo di visione (VWW, YOLO, MobileNet) accessibili da browser	Richiede webcam USB, nessun supporto documentato per telecamere MIPI CSI
Elaborazione interamente locale, senza cloud	Supporto Edge Impulse citato solo nella scheda prodotto
Addestramento on-chip per imparare nuove classi	Configurazione equivalente realizzabile in circa due ore
Ambiente MetaTF incluso per modelli personalizzati	Utile soprattutto per aziende, poco accessibile per hobbisti

Fonti

Autore: Jean-Luc Aufranc (CNXSoft)
URL: https://www.cnx-software.com/2026/11/02/brainchip-akd1500-raspberry-pi-5-dev-kit-enables-users-to-quickly-experiment-with-event-based-neuromorphic-ai/
Data Pubblicazione: 2026-11-02

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