Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Rarosch

https://x.com/CustomKnives2/status/1819602314929242562?t=z4N82rBoBCR_8kqSteWxaQ&s=19

Lektüre von FF.☝🤠

https://hotcopper.com.au/threads/2024-brainchip-discussion.7750287/page-7688

Von Tse Forum, und Telegra.m Gruppe zusammengeklaut .🤪💪

Als Alternative hat BrainChip seine Akida-Lösungen für neuromorphes geistiges Eigentum (IP) entwickelt, um neben herkömmlichen Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN) und Transformer-basierten neuronalen Netzwerken auch Temporal Event-based Neural Networks (TENN) zu unterstützen, eine ereignisbasierte neuronale Verarbeitungsnetzwerkarchitektur. Das bedeutet, dass ein temporales (zeitlich aktiviertes) neuronales Netzwerk (TENN) oder Netzwerke nur während der Zeit in Betrieb sind, in der ein Triggerereignis oder eine Eingabe auftritt. In der übrigen Zeit rechnet es nicht und verbraucht daher nicht viel Strom. Dies kann zu höherer Leistung, Anpassungsfähigkeit und geringerer Echtzeitlatenz pro Ereignis, Eingabe oder Anfrage führen und das bei einem Bruchteil des Stromverbrauchs anderer KI-Lösungen. Laut BrainChip sind TENNs ideal für die Verarbeitung verschiedener Datentypen wie eindimensionaler Zeitreihen und räumlich-zeitlicher Daten. TENNs zeigen positive Ergebnisse in einer Reihe gängiger Anwendungen, wie Audio-Rauschunterdrückung, Eye-Tracking für AR/VR, Überwachung von Gesundheitsdaten (Herzfrequenz, SpO2), Keyword-Spotting, Small Language Models (SLMs) und Videoobjekterkennung. Die Fähigkeit von TENNs, sich an neue Eingaben/Ereignisse anzupassen, überwindet einige der Einschränkungen traditioneller neuronaler Netzwerke und unterstützt gleichzeitig zukünftige neuronale Netzwerkmodelle bei einem Bruchteil der Chipfläche und Betriebskosten.

https://www.forbes.com/sites/tiriasresearch/2024/08/02/real-time-ai-at-the-edge-may-require-a-new-network-solution/

Die Audio-Denoising-Lösung von BrainChip verwendet Temporal Event Neural Networks (TENNs), um durch die Entfernung unerwünschter Stimmen eine bessere Audioqualität zu unterstützen.​Künstliche Intelligenz – Audio – Energieoptimierung – Geringer Stromverbrauch Dieser Artikel wurde zuerst auf brainchip.com veröffentlicht. Da unsere Welt immer stärker auf Ton angewiesen ist, steigt die Nachfrage nach makelloser Audioqualität. Klarer und klarer Ton ist für verschiedene Anwendungen wie Sprachassistenten und Videokonferenzen unverzichtbar geworden. Hintergrundgeräusche können jedoch häufig die Audioqualität beeinträchtigen und Kommunikation und Unterhaltung weniger angenehm machen. Eine effektive Audio-Rauschunterdrückung ist für diese Anwendungen unverzichtbar. BrainChip hat eine Audio-Rauschunterdrückungslösung entwickelt, die Temporal Event Neural Networks (TENNs) verwendet , eine Reihe von Algorithmen zur Verbesserung von Leistung und Energieeffizienz. Die Audio-Rauschunterdrückungslösung zeichnet sich dadurch aus, dass sie den Bedarf an umfangreicher, stromverbrauchender Datenkonvertierung minimiert. Diese Effizienz unterstützt eine bessere Audioqualität und entspricht der wachsenden Nachfrage nach nachhaltigen Technologielösungen in der Audiobranche.

Post in thread 'BRN Discussion Ongoing' https://thestockexchange.com.au/threads/brn-discussion-ongoing.1/post-431999

Danke, ja du hast recht 👍

Einschätzen kann man nicht ,nur träumen und hoffen, da ich Optimist bin,hörte es sich vielversprechend an.

Accenture Labs hat mit uns gespielt, 750000 Angestellte, er ist für kleine Sensoren die Vitalfunktionen ,bei Feuerwehrleuten,Kosmonauten, und ähnlichen zuständig,Häuser ,Wohnungen, sollen Intelligenz erhalten,mit dir sprechen, Weltraumtechnik,soll intelligenter werden, alles Beispiele wo unsere Technologie eine Rolle spielen wird.Achja die Einsparung von Energie wurde hervorgehoben, das halt diese Geräte keinen superschweren Akku brauchen.Hoffe das hilft dir.👋

Für eine kurze Zusammenfassung und deine Einschätzung wäre ich dankbar

Untertitel an,und los geht's 🤠