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

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

Jetzt also nochmal eine kurze Reflektion vom Podcast mit Dr. Joseph Guerci, CEO von ISL. Der Mann ist ein echtes Schwergewicht im Bereich der Entwicklung von Radarsystemen, einer der weltweit führenden Experten, dessen Lösungen in der US Airforce zum Einsatz kommen. ISL gehört zu den frühen NDAs von Brainchip und beschäftigen sich seit ca. 5 Jahren mit Akida, in den aktuellen marktreifen Entwicklungen von ISL wird Akida bereits eingesetzt. Hier gibt es also die fundierte Meinung eines echten Experten, der auch neuromorphe Technologie realistisch beurteilen kann. Ich finde seine Aussagen sehr wichtig, weil es keine Werbung vom Brainchip Management ist, sondern die Aussage eines eigenständigen Experten. Hier mal die wichtigsten Passagen bezüglich Brainchip aus dem sehr langen Podcast zusammengefasst: "And as I pointed out, there is a rather quiet revolutionary part to AI that's perhaps even bigger than all the hullabaloo about ChatGPT, and that's neuromorphic chips. And the interesting thing about that is you've got companies like BrainChip in Australia, right, that is not by any stretch using the most sophisticated foundry to achieve ridiculous line lists like conventional FPGAs and GPUs do. Instead it's just a different architecture. But why is that such a big deal? Well, in the case of BrainChip as well as Intel and IBM, these chips can be the size of a postage stamp. So at the end of the day, you have something the size of a postage stamp that's implementing a very, very sophisticated convolutional neural network solution with grams and milliwatts as opposed to kilograms and kilowatts. And so to me, this is the revolution. This is dawning. This is the thing that changes everything. That's the crazy thing. And by the way, in my research we've done it. we've implemented pulse, the interleaving, we've implemented, you know, ATR, specifically on the BrainChip from Australia, by the way. So really quite amazing. We have a pretty good understanding of what it can do. And like you mentioned, you know, a scenario where whether it's a UAV or whatever system, I mean, something the size of a postage stamp, it completely changes size, weight, power, all those considerations, and makes almost anything a potential host for that capability." Solche Aussagen in einem neutralen Podcast ohne direkten Bezug zu Brainchip, nach Erfahrungen aus 5jähriger Entwicklungszeit mit Akida lassen auf Großes hoffen. Dann einen schönen Tag.

Interview mit Nandan Nayampally, CMO: https://easyengineering.eu/brainchip-making-ai-ubiquitous/

Eigentlich ist das eine Studie der Uni Tübingen, die SynSense Dynap, Brainchip Akida und Intel Loihi 2 vergleicht. Interessant am Rande "This research was partially funded by Sony AI": https://cogsys-tuebingen.github.io/snn-edge-benchmark/ Bei den Ergebnissen hatte Akida die Nase vorn, aber insgesamt waren die Ergebnisse nicht zufriedenstellend und eine bessere Hardwareimplementierung wird als Lösung vorgeschlagen: https://arxiv.org/pdf/2403.10677.pdf "In this work, we used an event-based camera in com- bination with Spiking Neural Networks (SNNs) for ball detection in a table tennis robot system as a use case for a real-time perception task. Three different SNN frameworks, namely sinabs, MetaTF, and Lava, and a corresponding neuromorphic edge device (DynapCNN, Akida, and Loihi2) were used, and their errors, time per forward pass, and inference time were compared. Furthermore, we deployed one solution in an existing table tennis robot system to show the real-time capability of our proposed solution. Despite the promise of asynchronous processing with SNNs, the current edge devices face limitations, primarily attributed to hardware integration. This could be solved by integrating a high-resolution event-based camera together with an SNN in one chip."