BrainChip Faktencheck WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Trollfresser

Ja, sehr konkrete Aussagen. Zeitfenster ist natürlich auch hier unbekannt. Aber als Bestätigung für die Geduldigen durchaus brauchbar.

😂 das stimmt allerdings Dann….. später 25 Euro mit den Franzosen 😂

🤭

Spekulatius schmeckt anders

Im Rahmen der Zusammenarbeit zwischen den beiden Unternehmen werden die zukünftigen Edge-KI-Lösungen von MyWAI auf den Akida-Chips von BrainChip basieren..... ...Die Technologie von BrainChip wird in die EaaS-AIoT-Plattform von MyWAI integriert

Wird das jetzt zum Spekulations Forum hier? Ich darf doch sehr bitten! 😜

Dadurch evtl der Anstieg!?

Das liest sich so, dass es bereits feststeht und in jeder Plattform implementiert wird

Ein französischer Artikel zur Kooperation mit MyWAI. Das liest sich sehr interessant, Mitsubishi und Hitachi als Kundschaft sind jetzt auch nicht die schlechtesten Adressen: https://lembarque.com/article/robotique-industrielle-brainchip-se-rapproche-de-litalien-mywai-pour-fournir-des-solutions-edge-ai-baties-sur-sa-puce-neuromorphique

Moin zusammen,☕️ danke für die umfangreichen Informationen, ich meine verstanden zu haben. Der Faktor Zeit, wird wohl noch einiges an Geduld von uns abverlangen, in diesem Sinne wünsche ich allen ein entspanntes Wochenende 🍻 🫡🙋‍♂️

Welche Vorteile bietet Edge-KI (Vor allem in Smartphones)? Längere Akkulaufzeit, wg. geringerem Stromverbrauch. Kürzere Latenzzeiten Im Vergleich zu anderen Arten der Datenverarbeitung, bei denen die Daten an Remote-Rechenzentren oder in die Cloud übermittelt werden, ist der Prozess mit Edge-KI agiler und ermöglicht eine schnellere, lokalisierte Verarbeitung mit geringeren Latenzzeiten als herkömmliches Cloud Computing. Niedrigere Kosten Geräte mit vorinstallierten Algorithmen machen eine komplexe, internetfähige Infrastruktur, deren Aufbau und Bereitstellung kostspielig und zeitaufwändig sein können, überflüssig. Und da nicht ständig große Datenmengen übertragen werden müssen, sinken auch die Kosten für die Datenkommunikation. Kostengünstigere Edge-Infrastrukturen machen die Technologie zudem leichter zugänglich und vielseitiger. Durch den Wegfall mehrerer Voraussetzungen im Zusammenhang mit der Internetfähigkeit kann Edge-KI auch in Bereichen mit geringer oder fehlender Netzabdeckung zum Einsatz kommen. Mehr Sicherheit Bei Edge-KI werden die Daten nicht mehr über die Cloud oder Remote-Server übermittelt und geteilt. Stattdessen erfolgt die gesamte Verarbeitung und Speicherung lokal, wodurch der Prozess sicherer und vertraulicher wird. Dieses zusätzliche Maß an Sicherheit ist von unschätzbarem Wert – und sogar geschäftskritisch – für bestimmte Workloads, die die Einhaltung strenger gesetzlicher Vorschriften oder Compliance-Gesetze wie dem Health Information Portability and Accountability Act (HIPAA) erfordern.

Hallo, da hast Du mich nicht ganz richtig verstanden. Ein Einsatz von Akida als Accelerator, um Last von einer überhitzenden CPU zu nehmen, kann durchaus Sinn machen. Nur ist es jetzt zu früh dafür. Man muß einfach mal abwarten, wie die neuen Smartphone-Serien mit rechenintensiver On Device AI sich bewähren. Es sind ja bereits in den letzten Jahren einige Modelle durch Überhitzungsprobleme aufgefallen. In dem Fall fährt das Smartphone dann einfach die Rechenleistung runter, damit die CPU nicht abraucht. Ist natürlich für den User keine besonders elegante Lösung. Akida muß seine Alltagstauglichkeit erstmal in Kleinserien beweisen, niemand wird neuromorphe Technologie sofort in Millionenauflage herausbringen. Ich bin mir ziemlich sicher, daß wir eine Marktakzeptanz von neuromorpher Technologie an Übernahmeangeboten erkennen werden, so tickt nun mal die Halbleiterindustrie. Bis dahin eher kleine Schritte, der große Wurf ist noch nicht in Sichtweite.

Was er sagen will ist, das nach heutigem Stand die übliche Software KI auf mobilen Geräten ausreicht. Die Anwendung von (zum Beispiel akida) auf mobilen Geräten sollte erstmal getestet werden. In Zukunft aber, wenn die Leistung durch mehr Anwendungen das gerät beansprucht, wird man nicht drum herum kommen auf Neuromorphe Technologie zurückzugreifen. Möglich ist der Einsatz von so einer Technologie schon heute. Ob es allerdings den Kosten nutzen Faktor abfängt ist die andere Frage. Nach dem Motto “warum soll ich eine teure Lösung herholen wenn ich mit der einfachen günstigen Lösung genau so gut wegkomme. Was wie gesagt in Zukunft sich ändern kann