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

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Ich sehe es als reine Forschung. Die halbe Großindustrie befasst sich in der Forschung mit Neuromorphic Computing, niemand will neue Trends verpassen. Mit einer Kommerzialisierung hat das erstmal wenig zu tun, vor allem nicht in sichertsrelevanten Bereichen wie bei Airbus. Da Airbus aber zunehmend auch im militärischen Bereich tätig ist, kann es auch in diese Richtung gehen. Ich muß jetzt mal eine große Zusammenfassung zu den Erkenntnissen der letzten Tage schreiben, denke mal, in einer halben Stunde werde ich es veröffentlichen.

https://www.linkedin.com/posts/brainchip-holdings-limited_no-secret-neuromorphic-processing-is-highly-activity-7218672673114009600-nJOR?utm_source=share&utm_medium=member_android Ich würde gerne noch einmal das Thema Airbus ansprechen. Welche zeitlichen und vor allem wirtschaftliche Gründe könnte dies für Brainchip bedeuten. Ist hier mehr Entwicklung und Spielerei im Spiel oder ist man hier schon einen Schritt weiter Richtung Kommerzialisierung? Was meint das Forum?

Kurze Zwischenmeldung, ich habe eine Antwort bekommen. Ich muß mich aber jetzt erstmal durch seine Doktorarbeit kämpfen, bevor ich dazu etwas schreibe. Abgesehen von den von mir schon öfter angesprochenen Problemen kommt aber wenig Neues dazu, seine Forschungen von 2020/21 basierten noch auf der 1. Generation Loihi, seitdem sind 3 Jahre vergangen, in der Forschung eine Ewigkeit. Ein weiteres Problem, das von mir noch nicht angesprochen wurde gibt es allerdings. Das betrifft die Bus-Architektur, die die Daten überträgt. Dazu morgen mehr. Wer es genau wissen möchte, hier der Link zu seiner Doktorarbeit, ViewOpen anklicken: http://dx.doi.org/10.53846/goediss-42

Überragend.

Man kann sich bei dir nur bedanken für dein Einsatz allen etwas zu erklären bzw deine Informationen und Kenntnisse zu teilen.

Ich habe Carlo Michaelis gerade einen längeren Brief geschrieben. Ich habe noch weitere Ergebnisse meiner persönlichen Recherchen einfließen lassen und hoffe, ich habe mich fachlich kompetent genug ausgedrückt, um eine kleine Antwort herauszulocken. Hoffe, es kommt etwas zurück, melde mich dann natürlich.

Danke dir. Chapeau! Du bist weit und breit der Einzige mit vollem Durchblick und eine unheimliche Hilfe für Viele. Ich habe Zeit und glaube ebenfalls an Brainchip. Ich denke, auch wenn der große Durchbruch noch Jahre dauern wird, nennenswerte Umsätze sind auch mit den aktuellen Möglichkeiten machbar. Und natürlich wichtig, um viele bei Laune zu halten

Realistisch, warum sollte jemand, der seine Doktorarbeit über Neuromorphic Computing geschrieben hat, schlechter informiert sein als australische Kleinanleger, die ihre Rente auf Akida verwettet haben? (PhD Research Fellow (Python, Latex, Docker, Neuromorphic hardware, Neuroscience) University of Göttingen in cooperation with Intel. 2018 - 2022. See scientific publications.) Die angesprochenen Probleme betreffen Neuromorphic Computing allgemein, das betrifft Brainchip genauso wie Intel, IBM, GML, SynSense usw. usf. Intel als Großkonzern mit unbeschränkten Möglichkeiten finanziert seine Forschung und Entwicklung selbst, Brainchip als kleines Startup kann das nicht und wirft einen Chip auf den Markt und stellt ihn Partnern, EAPs, Universitäten und Regierungsprojekten zur Verfügung, die dann Forschung und Weiterentwicklung auf eine breitere Basis stellen. Eigentlich ein cleverer Schachzug, nur müssen als börsennotiertes Unternehmen die vielen Kleinanleger mit Social Media Aktivitäten, die baldige kommerzielle Erfolge andeuten, bei Laune gehalten werden. Auch das habe ich schon in der Vergangenheit geschrieben. Wie Michaelis richtig schreibt, gibt es aber durchaus Einsatzmöglichkeiten in Nischenbereichen, in denen die Stromersparnis wichtiger ist als die beste verfügbare KI. Da sind wird wir dann im Spacebereich und den Regierungsprojekten im militärischen Bereich. Auch Budgetanwendungen im Edge AI Bereich, die nicht die höchste Genauigkeit erfordern, sind durchaus möglich, da sind wir dann bei Circle 8 und vergleichbaren Partnern. Hier wurden durch den Mercedes-Hype (wohlgemerkt, Experimentalfahrzeug) und eine Blase von hyperaktiven Kleinanlegern, die die Weltrevolution ausrufen, eine Erwartungshaltung geweckt, die komplett unrealistisch ist. Mir sind diese Probleme bei der Entwicklung seit Jahren bekannt, nicht wirklich kompatible Algorithmen und wegen vollkommen anderer Rechenprozesse ungenügende Ergebnisse bei der Vermischung mit Von Neumann Architektur. Deshalb spiele ich auch seit Jahren die Euphoriebremse und habe ein angespanntes Verhältnis zu TSE. Man sollte auch nicht glauben, daß bei Brainchip die ganzen Genies sitzen und Intel komplett verblödet ist. Wenn Intel mit seinen unendlichen finanziellen Möglichkeiten und hunderten von angesehenen Forschungseinrichtungen, die mit Loihi arbeiten plus der Aufbau von neuromorphen Supercomputern zu Forschungszwecken, eine Markteinführung für frühestens 2028 anvisiert, gibt das einen realistischeren Einblick zum Stand der Technologie als sämtliche Social Media Aktivitäten von Brainchip. Da ich hier selbst investiert bin, verweigere ich mich den ganzen Träumen. Bei Investments hört bei mir der Spaß auf, da brauche ich einen klaren Blick auf die Realitäten. Nach wie vor glaube ich an das Potential von Brainchip, nur wird Forschung und Entwicklung sich noch einige Jahre hinziehen, und das hat nichts mit den Qualitäten des Managements zu tun. Muß aber alles nichts heißen, ein simples Ereignis wie die Mercedes-Geschichte kann jederzeit einen neuen Hype auslösen, und dann sind alle ganz schnell wieder glücklich. Auch die Kommerzialisierung von TENNs bietet ganz unabhängig von Akida die Möglichkeit, daß Bewegung in die finanzielle Entwicklung kommt.

Hoffe der gute Mann täuscht sich

Klingt jetzt nicht nach einem Durchbruch in den nächsten paar Jahren. 🫣

.... Nichtsdestotrotz ein unglaublich spannendes Thema von dem man in den kommenden Jahren sicher immer mal wieder was hören wird....

Hier noch die Website von Carlo Michaelis: https://carlo-michaelis.de/ Ich werde jetzt mal versuchen, direkten Kontakt aufzunehmen und vielleicht ein paar erweiterte Antworten zum Stand der Dinge bei Brainchip zu bekommen. So eine zusätzliche unabhängige Expertise würde mir schon sehr gefallen.

Ich bin gerade zufällig über die Antwort eines Carlo Michaelis zu einem Youtube Clip über Neuromorphic Computing gestolpert. Ich habe den Mann kurz recherchiert und ja, er ist wirklich vom Fach und weiß, wovon er redet: https://arxiv.org/pdf/2109.12308v1 Seine Aussagen decken sich mit meinen eigenen Recherchen und zeigen nochmal deutlich, daß hier Investierte viel Geduld und einen entsprechenden Anlagehorizont mitbringen sollten. Das ist mal kein Firmensprech, sondern die klare Aussage eines Insiders. Hier der Wortlaut: "Ich habe meine Doktorarbeit im Bereich "neuromorphic computing" geschrieben. In meinem Fall habe ich den silizium-basierten Chip "Loihi" von Intel verwendet. Das Problem ist aktuell nicht unbedingt neuromorphe Chips zu bauen (wobei das auf organischer Basis natürlich nochmal ein anderes Level ist), sondern das Problem ist, dass wir einfach nicht wissen, wie biologische neuronale Netze "rechnen". Die Prozesse sind annähernd chaotisch und alle mir bekannten neuromorphen Algorithmen sind im Wesentlichen "Frankenstein"-Übertragungen von klassischen Algorithmen auf neuromorphe Systeme. Die verwendeten Algorithmen funktionieren zwar, kommen in ihrer Performance aber nicht an state-of-the-art KI-Algorithmen heran, weshalb über diese Systeme auch nicht viel gesprochen wird (obwohl es sie prinzipiell schon seit vielen Jahren gibt). Das Problem: Das Gehirn ist dezentral und jede Zelle kennt nur den Zustand von sich selbst und seinen unmittelbaren Nachbarn. In klassischen Computern hat die CPU zugriff auf den gesamten Speicher (=zentral). Bisher genutzte KI-Algorithmen erfordern aber eine zentrale Änderung aller Gewichte (=Synapsen) im Netzwerk um das System stabil zu halten und die Performance zu optimieren. Wendet man diesen zentralen Zugriff auf neuromorphe Systeme an, werden diese so langsam, dass es sich nicht mehr lohnt sie zu verwenden. Zugegeben, der Energieverbrauch ist immer deutlich niedriger (auch bei silizium-basierten neuromorphen Systemen), als bei konventionellen von-Neumann basierten Computer-Systemen und es gibt inzwischen ein paar Nischen-Anwendungen, in denen eine schlechte KI-Performance ausreicht und niedriger Energieverbrauch sehr wichtig ist. Vielleicht noch eine Randnotitz: Meiner Meinung nach wird die Komplexität des Gehirn sehr unterschätzt. Und damit meine ich nicht nur die "Hardware", sondern vor allem die "Software". Wissenschaftliche Forschung in dem Bereich wird aktuell massiv von Unternehmen getrieben (in meinem Fall Intel), die in dem Bereich den nächsten großen Markt sehen. Entsprechend werden Projektgelder so ausgelegt, dass es in möglichst kurzer Zeit möglichst verwertbare Ergebnisse gibt. Das kann aber nicht funktionieren, wenn man mit einem Problem zu tun hat, dass sehr wahrscheinlich mehrjährige solide Finanzierung für Grundlagenforschung benötigt. Nichtsdestotrotz ein unglaublich spannendes Thema von dem man in den kommenden Jahren sicher immer mal wieder was hören wird."