BRAINCHIP HOLDINGS LTD WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien Thema: Hauptdiskussion

ohah .. warum stwigt der kurs so stark? kursziel 0,75€ was da los? wieso ?

wie seht ihr auf den 26.02.2025 in hinblick auf die Auswertung vom Jahres Bericht 2024? Ich bin noch ganz neu, und beschäftige mich mit der Aktie. Der CEO von BC hat aktien verkauft für 0,3cent. Hält aber immernoch den großteil seiner über 10% Anteile vom Gesamten. Er hat nur ganz wenig verkauft. Was ja schonmal gut ist. Hat sich schonmal jemand mit den Instituionellen Investoren beschäftigt? Seit wann ist Brainchip an der Börse? Wie waren die Jahre ab 2004 (Gründung) von der Finanzierung her ausgerichtet? Airbus hat ja für 190000euro ein Projekt mit BC. Da wird womöglich dieses Jahr so schnell kein neuer Auftrag kommen. Und es ist leider für die Raumsfahrt. Also kein Massenprodukt im Plan. Angst macht mir eine neue Kapitalerhöhung - die wird ja mit sicherheit kommen oder? Jetzt im neuen Jahr 2025 wird ja im Frühjahr in allen Unternehmen in neue Projekte investiert, bzw. aufgrund der finanziellen Kapazitäten Aufträge angenommen. Wie hoch wird BC als LIZENZGEBER davon antizipieren können? Gibt es noch Branchen welche sich für den Chip interessieren könnte? Mal blöd gefragt: Aktuell ist die Rüstungsindustrie im Boom. Und drohnen sollen neu entwickelt werden um autonom zu werden (Drohnenschwärme). Gerade Drohnen brauchen ernergiesparende Chips.. Wie teuer ist den ein chip von BC, gibt es ein Chiphersteller, der schonmal was verkauft hat? Im Falle von Airbus, ist es bis jetzt ja mehr eine entwicklungskooperation, so wie ich es verstehe. Ich würde mich über konstruktive Infos als input freuen. Es gibt ja soviele unwichtige forenbeiträge, da möchte ich nicht so lange nachlesen bis ich gute "Infos" bekomme. Vielen Dank!

Warum verkaufst du dann nicht?

Kenne die Firma seit 1 Woche...sieht doch gut aus was geschafft wurde...der Durchbruch kommt auch bald 👍 Lizenzgeschäft läuft auch an 🤑

Ah ok. Wie ich lese ist Brainchip immer noch kurz vor dem Mega-Durchbruch. Gratulation an alle die durchgehalten haben und jetzt bald stinke reich sind. Sind Fliege oder Seven hier noch unterwegs?

Is ja ne irre Geschichte, wenn s sooo kommt

Fazit: Brainchip Akida Bewältigung von Herausforderungen in 5G und 6G Mobilsatellitensystemen in erdnahen Umlaufbahnen. Diese Integration der neuromorphen Verarbeitung zielt darauf ab, die Energieeffizienz zu verbessern, den Rechenaufwand zu reduzieren und die Datenübertragungsraten zu erhöhen. Reduzierung des Rechenaufwands um 85 %, was zu einer Verringerung des Stromverbrauchs und einer Erhöhung der Datenraten innerhalb des C-Band-Spektrums führt. Simulationen mit LEO-Satelliten-MSS-Parametern zeigen erhebliche Fortschritte bei Kommunikationssystemen. Die numerischen Ergebnisse zeigen erhebliche Rechenreduzierungen bei minimalen Kapazitätskompromissen. This is f.c.k.🔥🔥🔥

Übersetzumg.....Abstrakt In diesem Artikel wird ein neuartiger Ansatz zur Bewältigung von Herausforderungen in 5G- und 6G-Mobilsatellitensystemen (MSS) in der erdnahen Umlaufbahn (LEO) vorgestellt, wobei der Schwerpunkt auf Non-Line-of-Sight (NLOS)-Problemen in 5G Non-Terrestrial Networks (NTN) liegt, die direkt mit Handheld-Geräten verbunden sind. Wir verwenden ein Convolutional Neural Network (CNN) mit einem Spatio-Temporal Attention Network (STAN)-Autoencoder, das dann mithilfe des Meta TF Software Frameworks von Brainchip Akida in ein Spiking Neural Network (SNN) umgewandelt wird. Diese Integration der neuromorphen Verarbeitung zielt darauf ab, die Energieeffizienz zu verbessern, den Rechenaufwand zu reduzieren und die Datenübertragungsraten zu erhöhen, indem Channel State Information (CSI) in Übereinstimmung mit 3GPP-Standards optimiert wird. Unsere STAN-CNN-SNN-Architektur erreicht eine Reduzierung des Rechenaufwands um 85 %, was zu einer Verringerung des Stromverbrauchs und einer Erhöhung der Datenraten innerhalb des C-Band-Spektrums führt. Simulationen mit LEO-Satelliten-MSS-Parametern zeigen erhebliche Fortschritte bei Kommunikationssystemen. Die numerischen Ergebnisse zeigen erhebliche Rechenreduzierungen bei minimalen Kapazitätskompromissen.

Die Schritte werden immer größer https://digital-library.theiet.org/doi/10.1049/icp.2024.4619

...aber wird nicht ausreichend beachtet 😉

Ist doch schon längst bekannt….