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

Das ist Blödsinn.

Vergesst die Gruppe. Die Admins dort sind furchtbar. Haben bereits mehrere sehr erfahrene und bestens informierte KI Spezialisten aus der Gruppe raus geworfen, nur weil sie sich mal kritischer und aufgeklärter geäußert hatten. Dann kommst nicht mehr in die Gruppe rein, um zu erfahren warum man genau gesperrt wurde oder es aufzuklären. 🙈 So haben sie bereits einige Top Leute verloren für die Gruppe!

Planet Erde an Alpha Centauri: Softbank ist seit 2016 Eigentümer von ARM. Auch nach dem Börsengang letztes Jahr ist Softbank weiterhin größter Anteilseigner. https://www.focus.de/finanzen/boerse/aktien/bis-zu-70-milliarden-dollar-groesster-boersengang-des-jahres-warum-alle-einen-anteil-am-chip-designer-arm-wollen_id_204839232.html Intels Verkauf von ARM-Anteilen ist einzig schlechten Geschäftszahlen und dem Zwang zu Sparmaßnahmen geschuldet: https://www.computerbase.de/2024-08/jetzt-ist-das-tafelsilber-dran-intel-verkauft-kompletten-anteil-an-chip-entwickler-arm/ Ende der Geschichte. ARM-Designs sind ARM-Designs, Fremd IP wird dort niemals verwendet. Das ARM-Ecosystem mit Partnern ist grundsätzlich optional. Hier können Kunden bei Bedarf Fremd IP dazubuchen, bei der die Kompatibilität mit ARM-Designs verifiziert ist. Was das alles mit Brainchip zu tun hat? Gar nichts, aber so kommt man durchs Sommerloch.

Automatische Übersetzungen von technischen Texten funktionieren immer noch äußerst schlecht, kaum verständlich. Wer Englisch beherrscht, sollte lieber den Originaltext lesen.

Versteht kein Mensch was die für Prioritäten hier bei BN haben. Hab einige Beiträge gemeldet wo offensichtlich beleidigt wird wurden aber überwiegend abgelehnt… wenn man die Werbung sich anschaut von BN, meistens Kanada Buden die den Pump schon hinter sich haben und Schafe dann trotzdem darauf reinfallen und Investieren, nur um ein Tag später festzustellen dass es 35% wieder bergab geht, weißte Bescheid was für ne Agenda herrscht

Soweit die Übersetzung

2.6 Entwicklungsherausforderungen  In der Lage sein, große Mengen an Speicher zwischen vielen Prozessoren auf einem einzelnen Chip verteilen zu können: neuromorphe Chips, die sich auf die Parallelisierung einer sehr großen Anzahl von Prozessen verlassen. Daher müssen die erforderlichen Daten in der Nähe dieser Prozessoren im Speicher platziert werden, was neue Architekturen und Memory-Technologien erfordert.  Entwicklung von wettbewerbsfähigen neuronalen Netzwerkarchitekturen für neuromorphe Geräte: Neuromorphes Computing muss mit neuronalen Netzwerken konkurrieren, die auf herkömmlicher Hardware bereitgestellt werden. Dies kann nur erreicht werden, indem neue Algorithmen und neuronale Netzwerktopologien gefunden werden, die für neuromorphe Geräte optimiert sind.  Entwicklung skalierbarer Messaging- und Verbindungsarchitekturen: Die Parallelisierung von neuromorphen Geräten erfordert auch eine bisher unsichtbare Kommunikation zwischen diesen Prozessoren. Da die Kommunikation sehr unregelmäßige und spärliche, völlig neue Verbindungsarchitekturen und Design-Tools sein kann.  Neue Algorithmen, Software- und Designwerkzeuge müssen entwickelt werden, um die Besonderheiten von neuromorphen Schaltungen zu integrieren und zu nutzen. Aktuelle Hardware wird entwickelt, um die Leistung für aktuelle Neural-Netzwerkalgorithmen zu optimieren, die wiederum optimiert sind, um gut auf der aktuellen Hardware zu laufen. Durchbrechen dieses Zyklus erfordert eine große Anstrengung der Hard- und Software-Mitentwicklung. 3 optische .

3 Einschränkungen  Für neuromorphes Rechenrechnung mit Spike Neural Networks Spitzenraten sind eine ineffiziente Art, Zahlen zu repräsentieren. Dies führt zu einer direkten Umsetzung tiefen neuronalen Netzwerken ineffizient. Effizientere Ansätze sind ein aktiver Forschungsgebiet, derzeit fehlt derzeit sowohl Software-Support als auch wettbewerbsfähige Netzwerkarchitekturen. Daher sind neuromorphe Chips derzeit nicht wettbewerbsfähig für viele Aufgaben, die von herkömmlichen Computern 9 gut gemacht werden.  Neuromorphes Computing ist von unserem laufenden, unvollständigen Verständnis des Gehirns motiviert, das kritische Aspekte der Erkenntnissen, wie die Rolle von Neurotransmitter und Hormonen, unterschiedlichen Neuronmorphologien und Zelltypen, nicht erfassen kann neuronale Schaltungen. Wenn sich die Erkenntnis auf diese Phänomene setzt, können die aktuellen neuromorphen Rechenansätze zu unvollständigen Annäherungen führen, um die Annäherung an den praktischen Einsatz zu nutzen.

Jetzt hat es geklappt.

Bei mir kommt da, dass die Gruppe privat ist 🤔

https://t.me/brainchip

Keine Ahnung, ich bin da ganz ohne Link rein über Suche und Matheaufgabe.

Kommt ihr den link nochmal rein stellen? Ich wollte beitreten und nannte das Ergebnis und dann verschwand die Gruppe und ist nicht mehr zu finden

Totaler Quatsch. Die Zitate waren Auszüge mit Quellennachweis, wie in den ANB gefordert. Da die Beiträge direkt ein paar Minuten nach Veröffentlichung gelöscht wurden, hat mich da wohl jemand gemeldet, der mir genau auf die Finger schaut. Egal, ich bin jetzt in der T.ele.gram Gruppe und schau mir mal an, wie es dort so ist. Hier werde ich ab und zu mal einen Blogbeitrag veröffentlichen, das war's. Das ewige Hickhack mit den Hirnsteinen geht mir eh auf den Senkel, die Art von Aufmerksamkeit brauche ich nicht.