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Während die Wall Street über Krypto-ETFs debattiert, liefert dieses Unternehmen 1.000 % RENDITE!!
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BrainChip Konkurrenz WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Howie03
0,196 USD
+3,16 %+0,006
24. Dec, 23:10:00 Uhr,
Nasdaq OTC
Kommentare 220
Rarosch,
20.01.2022 20:00 Uhr
3
Etwas zu synsense
https://www.synsense-neuromorphic.com/wp-content/uploads/2018/10/wp-dynapse2-opt-20181031.pdf
E a c h D y n a p S E 2 c h i p h a s 1 0 2 4 n e u r o n s d i s t r i b u t e d o v e r 4 i n d i v i d u -
a l l y c o n fi g u r a b l e N e u r a l C o r e s
Rarosch,
20.01.2022 11:45 Uhr
6
https://patentscope.wipo.int/search/en/detail.jsf?docId=WO2020099583&tab=PCTDOCUMENTS
Rarosch,
20.01.2022 11:45 Uhr
6
Ein wichtiger Unterschied zwischen innatera und brainchip ist, dass der Akida vollständig digital ist, innatera dagegen analog, was u.a. mit Einschränkungen in der Skalierbarkeit einhergeht.
Auch werden Peters Patente in innateras Patente erwähnt. Ansprüche 1-19 sind durch Peter geschützt.
Howie03,
20.01.2022 11:15 Uhr
2
Ich habe da mal einen Link gefunden in dem auch Brainchip gefallen ist im Zusammenhang mit Xilinx. Da klingt es eher so, dass sie eine Softwarelösung für die Bildverarbeitung haben. Und die Ersparnisse hinsichtlich Energie etc. sind gegenüber herkömmlichen GPU's besser aber nicht außergewöhnlich viel besser.
https://www.imveurope.com/news/xilinx-launches-som-targeting-vision-ai-factories
Vielleicht sollten man nochmal genau hinterfragen welche Punkte tatsächlich eine direkte Konkurrenz zu Brainchip sind, also was genau Brainchip auszeichnet und sie ihr Geld in Zukunft verdienen werden und diese Punkte dann mit den möglichen Marktteilnehmer vergleicht. Schließlich ist nicht alles wo KI drauf steht auch gleich Konkurrenz für BRN.
Also wären hier 2 Fragen zu klären:
1. Was genau zeichnet das Geschäftsmodell von Brainchip aus?
2. Welche anderen Unternehmen entwickeln an genau diesen Punkten.
rr12,
20.01.2022 11:08 Uhr
0
https://www.finanzen.net/unternehmensprofil/xilinx aber zu ki?
Perhaps,
20.01.2022 10:54 Uhr
0
Ich bin jetzt auf der Suche nach Konkurrenz mehrmals über Xilinx gestolpert, habe aber noch keinen brauchbaren Link. Lohnt sich auf jeden Fall, da mal die Lupe auszupacken.
rr12,
20.01.2022 9:40 Uhr
0
immer gut auch die anderen im auge zu behalten...kann einem manchmal vor schmerzen bewahren....
Perhaps,
19.01.2022 23:34 Uhr
0
Danke für die Liste. Neben Innatera scheint SynSense auch interessant zu sein. https://www.prophesee.ai/2021/10/15/synsense-prophesee-neuromorphic-processing-and-sensing/
Howie03,
19.01.2022 23:16 Uhr
2
Hier sind 9 StartUp's aufgelistet und kurz beschrieben.
U.a. Auch Brainchip und Innatera.
https://medium.com/@harshshukla_24193/top-9-neuromorphic-computing-startups-to-keep-an-eye-on-in-2021-a6f5600a8e50
Howie03,
19.01.2022 23:12 Uhr
1
Innatera klingt interessant! Ist so wie ich es verstanden habe sehr ähnlich dem Akida nur dass es auf Innatera’s first chip is suitable for "audio, health and radar applications" spezialisiert ist und nicht zusätzlich noch auf visuelle Eingänge ausgelegt, der Akida.
Wenn ich das richtig gelesen habe haben die auch schon Testchips mit ebenfalls 28nm bei TSMC gefertigt haben.
Ist nicht 1:1 das Anwendungsspektrum vom Akida, aber lohnt sich im Auge zu behalten, um die "Größe des Kuchens" abzuschätzen.
Danke dafür!
Perhaps,
19.01.2022 22:49 Uhr
3
Hier nochmal ausführlicher zu Innatera. Nein, nicht börsennotiert bis jetzt. https://www.eetimes.com/innatera-unveils-neuromorphic-ai-chip-to-accelerate-spiking-networks/
Perhaps,
19.01.2022 22:41 Uhr
1
Und was zur Konkurrenz. https://www.elektronikpraxis.vogel.de/innatera-spiking-neural-network-chip-fuer-das-extreme-edge-a-983416/
Perhaps,
19.01.2022 22:39 Uhr
2
Hier mal ein Technik-Artikel, der gut zugänglich ist. https://invision-news.de/allgemein/neuromorpher-soc-2/
Howie03,
19.01.2022 22:29 Uhr
0
Ich habe es noch nicht ganz verstanden was Anil erklärt hat.
Also Akida hat einen Converter von CNN zu SNN, was die anderen beiden nicht haben. Ich glaube ich muss mich nochmal einlesen was genau CNN macht um das zu verstehen 😀
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