BrainChip Faktencheck WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Trollfresser
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12. Nov, 02:10:00 Uhr,
Nasdaq OTC
Kommentare 1.338
.Perhaps.,
25.04.2024 11:22 Uhr
12
Ja, guter Artikel. Zeigt auch schön einige der aktuellen Problematiken. Die Industrie setzt immer noch auf die Weiterentwicklung klassischer Deep Learning Ansätze über CNN, die GPU/CPU basiert sind. Hier neuromorphe Chips als Accelerator einzusetzen, bedeutet Akida mit angezogener Handbremse und bringt keine echten Verbesserungen. Grundsätzlich ist Brainchip der allgemeinen KI-Entwicklung um Jahre voraus und verfolgt einen eigenständigen Ansatz, der nur beschränkt kompatibel mit der heute gebräuchlichen Technologie ist. Ein reines SNN-Netzwerk mit Akida als Hauptprozessor und In Memory Processing Modulen zur Erhöhung der Rechenkapazität ohne CPU/GPU wäre eigentlich der logische Schritt. Das wäre aber im Bereich Edge AI ein Ersatz der bisherigen Technologie, keine Ergänzung. Zurzeit wird nur versucht, mit neuer Technologie alte Technologie besser zu machen. Der konsequente Schritt wäre, die alte Technologie zu ersetzen. Dazu müssten aber langjährige Entwicklungen (neue Produkte haben teilweise eine Vorlaufzeit von 5 Jahren) komplett eingestampft werden. Natürlich ist die Industrie zu solchen radikalen Schritten nicht bereit und das erklärt auch die lange Anlaufzeit von Brainchip. Deshalb sind echte Fortschritte eher bei kleinen unabhängigen Partnern zu erwarten, die Großindustrie wirft nicht einfach ihre Entwicklungslinien weg und fängt neu an. Eine wirklich neue Technologie auf den Markt zu bringen erfordert viel Geduld, und viele der üblichen Spekulationen beruhen einfach auf einer falschen Beurteilung der Gesamtsituation.
Ravn_47,
25.04.2024 6:34 Uhr
3
https://logicbombs.substack.com/p/the-smart-money-is-on-neuromorphic?utm_campaign=post&utm_medium=web&triedRedirect=true
Guter Artikel ☝️
.Perhaps.,
24.04.2024 13:19 Uhr
0
Habe da First Graphene und Archer Materials auf der Watchlist, bin aber mit dem Thema nicht so wirklich vertraut. Neben KI bin ich hauptsächlich bei Explorern unterwegs, das sind so meine Hauptbereiche.
Doubleyou1,
24.04.2024 11:54 Uhr
0
Was hälst Du von Graphen? Das wird genau so eine Erfogsstorry wie Brainy.
D
Doubleyou1,
24.04.2024 11:51 Uhr
3
Deine Kommentare sind unbezahlbar, kompetent und mit großem Überblik.
.Perhaps.,
24.04.2024 11:39 Uhr
3
Bei Tata bin ich mir nie sicher, ob es um Patententwicklung oder Produktentwicklung geht. Der Konzern ist einer der ganz großen Patentanbieter, was auch ohne Produkte ein Geschäftsmodell ist. Ob hier Brainchip nur als Technologie zur Entwicklung von Patenten benutzt wird oder eigene Produkte auf den Markt kommen sollen, ist von außen nicht zu beurteilen. Auch wenn es in anderen Foren wahrscheinlich wieder zu Euphorieanfällen führt, bin ich mit der Beurteilung erstmal sehr zurückhaltend.
Ravn_47,
24.04.2024 7:59 Uhr
1
https://ai.tataelxsi.com/healthcare-and-life-sciences/multimodal-ai-and-neuromorphic-ai-for-disease-detection-diagnosis-and-prognosis/
Dazu auf der Website von TATA? 🙏
Ravn_47,
24.04.2024 7:21 Uhr
0
https://worldwide.espacenet.com/patent/search/family/084488726/publication/US11960654B2?q=pn%3DUS11960654B2
Patentveröffentlichung von TATA.
.Perhaps.,
23.04.2024 19:07 Uhr
0
Diese ganzen Angaben über extrem niedrigen Stromverbrauch sind aber auch etwas Augenwischerei. Ob es jetzt Syntiant ist, AKD1000 oder andere. Alle arbeiten als Co-Prozessor einer Arm CPU für die Hauptrechenlast, die den Gesamtstromverbrauch wieder deutlich nach oben treibt. AKD 2.0 soll auch als Standalone-Lösung ohne zusätzliche CPU funtionieren, erst da wird es bei Edge AI wirklich interessant.
Ravn_47,
23.04.2024 18:21 Uhr
0
Syntiant Prozessoren werden als NPU in klassischen Deep Learning Netzwerken eingesetzt. Sind weder neuromorph noch haben sie etwas mit SNN zu tun, deshalb ist ein direkter Vergleich schwierig. Neuronal und neuromorph sind vollkommen verschiedene Begriffe. Im Bereich Edge AI gibt es eine ganze Menge stromsparende Lösungen mit verschiedenen Ansätzen. Vorteile von Akida sind niedrige Produktionskosten und in einer reinen SNN-Umgebung extreme Leistungsdaten bei niedrigstem Stromverbrauch, die von der On Chip Learning Fähigkeit ergänzt werden. Es braucht halt erstmal marktreife Komplettlösungen, um in einem Benchmark-Test Vor- und Nachteile der verschiedenen Technologien zu beurteilen.
Danke dir perhaps 👍
.Perhaps.,
23.04.2024 18:12 Uhr
1
Wie seht ihr die Produkte von Syntiat und dessen derzeitigen Entwicklungsstand in Bezug zu Brainchip? Auf TSE wird darüber diskutiert da augenscheinlich ihre Technologie ebenfalls Neuromorphic in größeren Stile verkauft wird. Aus technischer Sicht kann ich nicht mehr zu sagen da es meine Kompetenz übersteigt.
Syntiant Prozessoren werden als NPU in klassischen Deep Learning Netzwerken eingesetzt. Sind weder neuromorph noch haben sie etwas mit SNN zu tun, deshalb ist ein direkter Vergleich schwierig. Neuronal und neuromorph sind vollkommen verschiedene Begriffe. Im Bereich Edge AI gibt es eine ganze Menge stromsparende Lösungen mit verschiedenen Ansätzen. Vorteile von Akida sind niedrige Produktionskosten und in einer reinen SNN-Umgebung extreme Leistungsdaten bei niedrigstem Stromverbrauch, die von der On Chip Learning Fähigkeit ergänzt werden. Es braucht halt erstmal marktreife Komplettlösungen, um in einem Benchmark-Test Vor- und Nachteile der verschiedenen Technologien zu beurteilen.
DerMitDemStift,
23.04.2024 17:42 Uhr
0
Also nach dem, zu dem du dich äußerst, alles erstmal halb so wild?
.Perhaps.,
23.04.2024 17:23 Uhr
0
Da wage ich keine Prognose. Ich kann mir aber eher vorstellen, daß die passenden Trainingsalgorithmen unter Top Secret laufen, nicht ein neutrales Bauteil.
Ravn_47,
23.04.2024 15:16 Uhr
0
Wie seht ihr die Produkte von Syntiat und dessen derzeitigen Entwicklungsstand in Bezug zu Brainchip?
Auf TSE wird darüber diskutiert da augenscheinlich ihre Technologie ebenfalls Neuromorphic in größeren Stile verkauft wird.
Aus technischer Sicht kann ich nicht mehr zu sagen da es meine Kompetenz übersteigt.
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