La nueva Arduino VENTUNO Q se ha presentado como una de las apuestas más serias para acercar la inteligencia artificial al llamado edge, es decir, directamente al dispositivo, sin depender de la nube. Esta placa pretende servir de puente entre el mundo del prototipado tradicional y la robótica avanzada, con un enfoque muy claro en lo que ya muchos denominan IA física: máquinas que perciben, procesan y actúan en el entorno real.
A diferencia de las clásicas placas Arduino pensadas para proyectos sencillos, la VENTUNO Q llega como una computadora de placa única de grado casi industrial, con potencia suficiente para ejecutar modelos de lenguaje, visión y reconocimiento de voz localmente. La compañía, que celebra con este lanzamiento su 21 aniversario, busca que tanto empresas como desarrolladores independientes en España y el resto de Europa puedan montar robots, sistemas de visión artificial o asistentes interactivos sin tener que montar un PC completo o depender de servidores externos.
Una placa creada para llevar la IA al mundo físico
La VENTUNO Q está diseñada específicamente para democratizar el desarrollo de IA en el borde y llevarlo a dispositivos que interactúan con el entorno, como robots móviles, brazos robóticos o sistemas de inspección industrial. No se trata solo de ejecutar modelos complejos, sino de hacerlo mientras se controla hardware crítico en tiempo real.
La placa se basa en una arquitectura de doble cerebro muy similar a la de la UNO Q, pero con un salto importante en potencia. Por un lado integra un procesador Qualcomm Dragonwing IQ8, diseñado para gestionar cargas de trabajo de IA tradicional y generativa, tanto de lenguaje como de visión. Por otro, incorpora un microcontrolador STM32H5 dedicado a las tareas de control determinista, como el movimiento de motores y la lectura de sensores con baja latencia.
Gracias a este enfoque, la placa puede ejecutar modelos de IA de forma completamente local, sin conexión a internet, lo que permite crear máquinas que perciben, deciden y actúan en cuestión de milisegundos. Este planteamiento resulta especialmente atractivo en ámbitos como la robótica de servicios, la automatización industrial o la seguridad, donde depender de la nube es un riesgo o directamente inviable.
La propia Arduino apunta a casos de uso muy concretos: asistentes de voz fuera de línea basados en modelos de lenguaje locales, espejos inteligentes que responden a gestos, quioscos de información en aeropuertos o estaciones, y dispositivos de monitorización de tráfico que procesan datos en el borde sin enviar flujos masivos a un servidor central.
En el terreno de la educación y la investigación, la VENTUNO Q se presenta también como una plataforma de aprendizaje para IA generativa y visión por ordenador, pensada para universidades, centros de FP y laboratorios que quieran construir prototipos realistas sin empezar desde cero con hardware fragmentado.
Procesador Qualcomm Dragonwing IQ8 y NPU de hasta 40 TOPS
En el corazón de la placa se encuentra el SoC Qualcomm Dragonwing IQ8 (IQ-8275), orientado específicamente a aplicaciones de IA en el edge. Este chip integra una CPU de ocho núcleos Arm Cortex (arquitectura Kryo de última generación) y una GPU Adreno 623, pensada para acelerar gráficos y cómputo paralelo.
La pieza clave para la inteligencia artificial es la NPU Hexagon Tensor, capaz de ofrecer hasta 40 TOPS de potencia de inferencia. Esto sitúa a la VENTUNO Q en un rango similar al de algunos procesadores portátiles recientes en lo que a IA se refiere, pero empaquetado en una placa compacta y con un consumo adaptado al mundo embebido. Esta potencia de inferencia es clave para ejecutar modelos complejos en local.
Este conjunto permite ejecutar modelos de visión por computador, reconocimiento de voz, análisis de lenguaje y fusión de sensores directamente en la placa. Se mencionan como ejemplos la ejecución local de modelos tipo LLM (como Qwen), VLM para visión y lenguaje, así como soluciones de reconocimiento de gestos, estimación de pose y seguimiento de objetos en tiempo real.
En el apartado gráfico, el sistema integra además un ISP Qualcomm Spectra 692 para el procesamiento de imagen procedente de las cámaras, algo esencial para proyectos de visión artificial avanzada, desde inspección de calidad en líneas de producción hasta robots que navegan mediante Visual SLAM.
Esta capacidad de cálculo hace posible que la placa sirva tanto como SBC de propósito general con Linux como cerebro para robots complejos que necesiten respuesta rápida incluso sin conexión a internet, algo especialmente relevante en entornos industriales europeos con requisitos estrictos de privacidad y disponibilidad.
Arquitectura de doble cerebro: IA y control en tiempo real
La VENTUNO Q combina el procesador principal con un microcontrolador STM32H5F5, basado en un núcleo Arm Cortex-M33 a 250 MHz. Esta segunda pieza actúa como cerebro de control, separando las tareas críticas de tiempo real de las cargas pesadas de IA y del propio sistema operativo Linux.
Este enfoque de criticidad mixta evita que un pico de carga de un modelo de visión o lenguaje pueda interferir en procesos sensibles como el frenado de un robot, el cierre de una válvula o el manejo de un brazo robótico en una cadena de montaje. El STM32H5 dispone de 4 MB de memoria Flash y 1,5 MB de RAM, y ejecuta Arduino Core sobre Zephyr OS, un sistema pensado para tareas deterministas.
Mientras tanto, el procesador Dragonwing IQ8 puede ejecutar Ubuntu o Debian, lo que facilita el uso de librerías y herramientas habituales en el desarrollo de IA, desde frameworks de visión hasta motores de contenedores como Docker. Esta combinación permite que en la misma placa convivan aplicaciones en Python, C++ o sketches clásicos de Arduino, con una clara separación entre el plano de decisión y el plano de acción.
Esta arquitectura recuerda a la tradicional combinación de una Raspberry Pi con una placa Arduino adicional para el control de motores, pero ahora se integra todo en una sola plataforma, con comunicación interna optimizada y menor latencia. Para quienes trabajan en robótica avanzada en Europa, supone simplificar diseños que hasta ahora exigían varias placas, cables adicionales y fuentes de alimentación separadas.
Además, la integración de flujos de trabajo listos para ROS 2 (Robot Operating System 2) permite que la VENTUNO Q se conecte de forma relativamente directa a robots existentes, simuladores y herramientas estándar del sector, facilitando el salto de un prototipo de laboratorio a un sistema desplegado en planta.
Memoria, almacenamiento y posibilidades de expansión
Uno de los cambios más llamativos respecto a anteriores placas de la marca es el salto en memoria. La Arduino VENTUNO Q incorpora 16 GB de RAM LPDDR5, una cifra que la sitúa muy por encima de la UNO Q y de muchas SBC de uso general orientadas solo a prototipado ligero.
En almacenamiento, la placa integra de serie 64 GB de memoria eMMC, suficiente para el sistema operativo, modelos de IA de tamaño medio y aplicaciones. Para quienes necesiten más, se ofrece un conector M.2 para unidades NVMe Gen4 externas, lo que permite ampliar la capacidad con SSD de alta velocidad sin recurrir a soluciones externas voluminosas.
Esta combinación de RAM y almacenamiento hace viable ejecutar varios modelos de inferencia de manera concurrente y montar aplicaciones complejas que combinen visión, lenguaje y control, por ejemplo un robot que ve, escucha y responde con voz mientras se desplaza por un entorno dinámico.
Según los datos difundidos, esta configuración está pensada para multitarea de IA intensiva, desde ejecutar un LLM local para diálogo hasta modelos de reconocimiento de gestos o análisis de vídeo de varias cámaras en paralelo. Para proyectos europeos que requieran mantener los datos sensibles en local —como sanidad, industria o administración—, disponer de esta capacidad dentro del propio dispositivo resulta especialmente relevante.
En la práctica, la VENTUNO Q puede funcionar tanto como micro PC con Linux conectado a monitor, teclado y ratón, como cerebro empotrado en un robot, según el escenario de uso y las necesidades del proyecto.
Conectividad y orientación industrial
Más allá de la potencia de cómputo, la placa destaca por un conjunto de interfaces claramente orientadas a robótica y automatización. En el ámbito de las E/S físicas, la VENTUNO Q incluye CAN-FD nativo, líneas PWM y GPIO de alta velocidad, pensadas para controlar motores, leer sensores industriales y comunicarse con otros controladores en entornos exigentes.
Para visión artificial, el diseño contempla hasta tres conectores MIPI-CSI, multiplexados en parte a través del conector JMEDIA, lo que permite montar configuraciones de visión 360 grados o sistemas con cámaras estereoscópicas. Además, existe compatibilidad con cámaras USB, facilitando el uso de periféricos disponibles en el mercado europeo sin necesidad de hardware específico.
En conectividad de red, la placa ofrece Wi-Fi 6 en las bandas de 2,4, 5 y 6 GHz, Bluetooth 5.3 y un puerto Ethernet RJ45 de 2,5 Gbit/s. Esta última opción resulta interesante para instalaciones donde se requiera transmisión de grandes volúmenes de datos, como imágenes de alta resolución o nubes de puntos de sensores LIDAR, sin depender únicamente de redes inalámbricas.
El apartado de vídeo contempla una salida HDMI que comparte líneas con MIPI-DSI en el conector JMEDIA, así como la posibilidad de usar DisplayPort Alt Mode por USB-C. Esto facilita que la VENTUNO Q pueda actuar como equipo de sobremesa ligero o como consola de visualización en sistemas embebidos con pantalla.
En lo referente al audio, se han incluido dos entradas de micrófono, salida de auriculares, salida de línea y salida «Ear», todas accesibles a través del conector JMISC. Este conjunto permite construir fácilmente asistentes de voz, terminales interactivos o sistemas de megafonía con procesamiento local de audio y lenguaje.
Compatibilidad con el ecosistema Arduino y Raspberry Pi
Una de las bazas de la VENTUNO Q es su integración con el ecosistema de hardware existente. La placa mantiene compatibilidad con shields de la familia Arduino UNO, lo que permite reutilizar módulos que ya se utilizan en miles de proyectos educativos y profesionales en España y el resto de Europa.
Además, ofrece soporte para nodos Modulino, sensores Qwiic y HATs de Raspberry Pi, abriendo la puerta a una amplia variedad de expansiones sin necesidad de adaptadores complejos. Este enfoque multiplica las posibilidades de uso, desde pequeños robots educativos hasta plataformas móviles más complejas equipadas con sensores especializados.
La placa puede conectarse a un PC mediante USB-C y funcionar como dispositivo de desarrollo clásico, o bien actuar como SBC autónoma alimentada directamente, según el escenario. Para quienes ya trabajan con Raspberry Pi, la presencia de un conector estilo RPi y cabeceras UNO facilita la transición sin tener que reorganizar toda la electrónica.
En términos de software, la integración con Arduino App Lab permite combinar sketches tradicionales con Python y modelos de IA listos para usar. La placa también ofrece integración con Edge Impulse Studio para la creación de modelos personalizados, lo que facilita desarrollar soluciones específicas para, por ejemplo, industria agroalimentaria, logística o domótica en el contexto europeo.
Adicionalmente, el soporte para contenedores Docker en el entorno Linux del procesador principal introduce un enfoque más cercano al de servidores y nubes modernas, permitiendo que los desarrolladores empaqueten sus servicios de IA, red y control de visión como módulos reutilizables.
Alimentación, puertos y formato físico
La Arduino VENTUNO Q ofrece varias opciones de alimentación para adaptarse a diferentes entornos. Es posible alimentarla a través de USB-C con 5 V hasta 3 A, emplear un conector de 5,5 × 2,1 mm con entrada de 12 a 24 V, o utilizar un terminal de tornillo que admite entre 7 y 24 V, además de la entrada de 7 a 24 V disponible en el conector JOMEGA.
En cuanto a conectividad USB, la placa incluye un puerto USB-C con cambio de rol host/dispositivo, capacidad de alimentación y salida de vídeo, junto con dos puertos USB 3.0 tipo A y dos puertos USB 3.0 adicionales accesibles a través del conector JOMEGA. Esta variedad permite conectar desde cámaras y almacenamiento externo hasta periféricos de entrada estándar.
Para comunicaciones industriales, la placa incorpora 1 CAN-FD con PHY expuesto en un terminal de tornillo y varios canales CAN-FD adicionales sin PHY a través del conector JOMEGA y de las cabeceras UNO Shield. Esta combinación encaja bien en proyectos de vehículos autónomos, robótica móvil y automatización industrial, donde CAN-FD es un estándar ampliamente utilizado.
El formato físico de la placa, con unas dimensiones aproximadas de 160 × 100 × 25,8 mm, la sitúa en un tamaño manejable para integrarla en carcasas personalizadas, robots de sobremesa o armarios de control, manteniendo espacio para disipación y conectores.
Con este diseño, la VENTUNO Q se posiciona como una opción viable tanto para laboratorios de I+D como para pymes europeas que quieran experimentar con IA en equipos propios sin dar el salto inmediato a soluciones industriales mucho más costosas.
Aplicaciones: robótica, visión artificial y asistentes locales
Arduino y Qualcomm plantean la VENTUNO Q como una plataforma versátil para proyectos que van desde robots de servicio y brazos industriales hasta sistemas de inspección y terminales interactivos. La combinación de IA local y control determinista abre la puerta a máquinas que no solo captan datos, sino que reaccionan en tiempo real.
En robótica, se mencionan ejemplos como brazos de selección y colocación guiados por visión, robots que siguen a una persona en entornos cambiantes o plataformas autónomas que navegan con Visual SLAM y optimización de rutas. La compatibilidad con ROS 2 y sensores múltiples facilita su uso en proyectos que buscan pasar de la simulación al entorno real.
En el campo de la visión y la detección, la placa permite crear sistemas de seguridad capaces de identificar comportamientos de riesgo, dispositivos de control de tráfico que analizan patrones complejos o soluciones de inspección de calidad basadas en modelos de visión que detectan defectos minúsculos o piezas ausentes en una cadena de producción.
Para asistentes y sistemas interactivos, la VENTUNO Q puede ejecutar asistentes de voz completamente offline, quioscos informativos en estaciones o aeropuertos, y espejos o pantallas inteligentes que reaccionan a gestos y voz con latencia muy baja. Todo ello sin necesidad de enviar datos de audio o imagen a la nube, algo cada vez más valorado en términos de privacidad y cumplimiento normativo en la Unión Europea.
En el ámbito educativo y de investigación, la placa se propone como una herramienta para enseñar IA generativa, visión por computador y robótica en cursos universitarios, ciclos formativos y laboratorios, permitiendo pasar de la teoría a prototipos funcionales con un único hardware.
Disponibilidad y enfoque en el mercado europeo
Arduino ha indicado que la VENTUNO Q estará disponible en el segundo trimestre de 2026 a través de su tienda oficial y de una red de distribuidores que incluye nombres habituales en Europa como DigiKey, Mouser, Farnell, RS y otros mayoristas especializados. La placa se integrará en un ecosistema que, según la compañía, ya suma decenas de millones de desarrolladores en todo el mundo.
En cuanto al coste, distintas fuentes apuntan a que el precio objetivo se situará por debajo de los 300 dólares, aunque de momento no se ha confirmado una cifra final ni la equivalencia exacta en euros. Este rango colocaría a la VENTUNO Q por encima de SBC más generalistas como Raspberry Pi en términos de precio, pero también con una propuesta claramente distinta centrada en IA y robótica avanzada.
Para empresas, centros educativos y makers avanzados en España y otros países europeos, la combinación de potencia de IA, conectividad industrial y compatibilidad con el ecosistema Arduino puede resultar especialmente interesante a la hora de prototipar aplicaciones de robótica cognitiva, automatización y edge computing sin entrar aún en soluciones propietarias mucho más costosas.
La llegada de la Arduino VENTUNO Q supone así un paso relevante en la evolución de la marca hacia proyectos donde percepción, decisión y acción se integran en una sola placa, con una propuesta pensada tanto para quienes ya conocen Arduino como para equipos que buscan una plataforma compacta para IA física y robótica en entornos reales.
