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

Vielleicht kann akida im Bereich Grafik Berechnungen dazu beitragen Energie zu sparen oder sowas in der Richtung. Oder mehr. Was wiederum für Reichweite wichtig ist weil der Akku nicht so beansprucht wird ? 🤷🏻‍♂️ nur mein Gedanke. Immerhin ist das announcement ne Weile her. Die passen ja auch an .. evtl haben sie ja weitere Einsatzmöglichkeiten für akida gefunden

Mir fällt jetzt auch keine Einsatzmöglichkeit für Akida im Bereich Grafikberechnungen ein, zumindest habe ich davon noch nie gehört.

Ich verstehe nicht ganz den Zusammenhang der zwei Socionext Links. Beim einen geht es um Custom SoCs und Radarsensoren (in dem Bereich wird über Akida spekuliert), im anderen geht es um einen neuen Display Controller.

Kann ich mir die Links ausleihen? Bekommst sie wieder 😂

https://socionextus.com/spotlights/ces-2023-automotive-product-highlights/ Dazugehörig ☝️

https://twitter.com/socionextus/status/1778513599373205660?s=46&t=DD7QGrvV1EYAV3GgKZavVA Aus der T.e.l.e.g.r.a.m.m Gruppe

Marktwirtschaftlich gesehen wäre es vollkommener Schwachsinn, wenn die Platzhirsche der Halbleiterindustrie anfangen würden, Fremd IP von kleinen Startups in ihren hauseigenen Designs zu verwenden. Fehlende Technologie wird zugekauft, Royalties über die komplette Laufzeit von hauseigenen Designs zu zahlen, gehört sicher nicht zu den üblichen Strategien. Brainchip ist in der Nahrungskette dahinter angesiedelt. Entwickler von Produkten können natürlich Komponenten der Big Player mit Akida IP verbinden. Der Unterschied zwischen Designs der Halbleiterindustrie und Designs von Produktentwicklern sollte klar sein.

Moin, in meinem Verständnis gibt es da eine große Fehleinschätzung bei Arm. Alle warten darauf, daß Akida IP integraler Bestandteil von Arm Designs wird. Ich habe die Meinung, daß so etwas nie passieren wird. Das gesamte Ecosystem besteht aus kompatiblen möglichen Erweiterungen zu Arm Designs. So kann ein Kunde sich praktisch aus einem Baukasten die für spezifische Anforderungen beste Lösung zusammenstellen. Arm hat in seinen eigenen Entwicklungen noch nie Fremd IP verwendet und wird es auch nie tun, hier geht es um das Kerngeschäft des Unternehmens, der Kuchen bleibt ganz bei Arm.

https://www.eenewseurope.com/en/arm-moves-to-support-embedded-transformer-ai-models-with-ethos-u85/ An die Technik Spezialisten.🙏🫡

Als Selbstständiger dreht sich das Rad immer weiter, wäre mir sonst auch zu langweilig.

Mein Gefühl und deine Börsenerfahrung sagt mir, dass deine Pension bald bevorstehen könnte 😉

Hallo, auch wenn ich nicht täglich schreibe, gibt es mich noch. Mir fehlt dann auch ganz einfach die Zeit, jedes Gerücht zu kommentieren. Bei wichtigen Sachen melde ich mich aber mit Sicherheit.

Stimme Dir da zu. Der link sollte auch etwas zum Allgemeinwissen mit Beitragen, fand es nicht schlecht. Denke nicht das viele hier solche Studien lesen, geschweige irgendwo finden. War selbst die erste die ich in dem ausmaß gelesen habe und fand das sie schön erklärt war 😅 .

Ich habe eine ganze Menge Universitätsstudien zum Neuromorphic Computing gelesen. Die Kernaussage ist eigentlich immer dieselbe, binäre Trainingsalgorithmen sind unzureichend, um SNN umfassend zu trainieren. Deshalb sind ja die Partnerschaften mit Softwareunternehmen extrem wichtig. Inwieweit akademische Studien den aktuellen Wissensstand spiegeln, ist eine andere Frage. Ich glaube nicht, daß Unis Zugang zu den neuesten Entwicklungen im Silicon Valley und schon gar nicht im militärischen Komplex haben. Deshalb beleuchten sie zwar die Problematiken, mit denen sich die Entwickler beschäftigen, wissen aber nicht wirklich, wie der aktuelle Stand ist. Experten sagen zurzeit auch voraus, daß in Zukunft KI von KI trainiert werden wird, vielleicht kommen da auch neuromorphe Supercomputer wie Spinnaker und bald Deepsouth beim Erstellen von passenden Algorithmen mit ins Spiel. Zurzeit überschlagen sich die Entwicklungen im KI-Bereich, echte Prognosen sind kaum möglich. Aber wenn man Akida ins All schießt und ISL in den aktuellen Radarlösungen Akida verwendet, scheint die Realität schon weiter zu sein, als die ganzen Universitätsstudien aussagen.

Der link ist sehr Technisch gehalten. Neuromorphe KI-basierte Robotik - SNN Training und Herausforderungen Akida wird auch erwähnt: https://arxiv.org/html/2404.03325v1