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

https://twitter.com/BrainChip_inc/status/1573014371084955650?t=Zf8uIy4C78cafEG6D8fkMg&s=19

Hier mal auch ein Video wo man den Effizienzunterschied zwischen reinem und konvertiertem SNN sieht. https://youtu.be/Ge0DlQIly4k

Zum Teil stimmt das. Jedoch verarbeitet der Akida konvertierte CNNs effizienter als es eine GPU oder CPU. Das wäre ja sonst witzlos. Wir brauchen nicht zwingend eine Plattform die lediglich auf SNNs aufgebaut ist um unsere Vorteile auszuspielen.

https://www.heise.de/news/Boeing-plant-unbemannte-Flugtaxis-fuer-Staedte-leistbar-fuer-alle-7272097. Allerdings soll jedes Luftfahrzeug etwaige unerwartete Hindernisse und Gefahren erkennen und ihnen autonom ausweichen sowie bei Bedarf außerplanmäßig sicher landen können. Akida bitte übernehmen Sie

@Perhaps: Die neutralen Forschungen haben Akida und den CNN/SNN Converter gar nicht berücksichtigt. Das musst du schon genau lesen. Deshalb hat Brainchip den ja entwickelt, damit eben das gelöst werden kann. Zudem solltest du dich mit Edge Impulse auseinandersetzen setzen. In dem letzten Demovideo mit Brainchip schwärmen sie sehr davon, wie einfach SNN auch mit dem Converter genutzt werden kann. Auch Megachips Mitarbeiter wurden komplett darin geschult, ihre Kunden bei der Entwicklung mit Akida zu unterstützen. Wenn das nich so ausgereift wäre, hatten die genauso wie Renesas wohl kaum einen millionenschweren Lizenzvertrag unterschrieben. Zum Thema GPU/CPU und Multiplattform…mir kommt es so vor, als bist du mit der ganzen Materie gar nicht wirklich vertraut… Wie auch immer, jeder schätzt das alles anders ein. Dass die Integration einer komplett neuen Architektur, insbesondere nicht von-Neumann, nicht über Nacht geschieht ist klar. Aber deine Begründungen halte ich für falsch.

Nein, dazu gibt es keine generelle Aussage. Verarbeitung einer Teil IP in MCUs z.B. macht zurzeit sicherlich mehr Sinn als eine komplette NSoC zu integrieren. Bin dann wieder offline.

Und @Perhaps hast du Kenntnis darüber wie leistungsstark Akida auf CNN überhaupt noch ist?

Nein, die gibt es nicht. Es geht um die direkte Kommunikation zwischen CPU/GPU und neuromorphen Chips., nicht die Umrechnung über Software Algorythmen. Dazu braucht es eine Multiplattform, die bisher nicht existiert. In Bezug auf Einsatz von SNN ist es besser, sich allgemein über den Stand der Entwicklung zu informieren, z.B. aktuelle Uniprojekte, die neue Lösungen suchen. Marketingsprech von Unternehmen ist nur bedingt hilfreich. Unterstützend könnt ihr auch gerne mal den genauen Wortlaut der aktuellen BRN-Stellenauschreibungen anschauen. Es werden vor allem Problemlöser für die interessierte Kundschaft gesucht. Es läuft nicht alles so reibungslos, wie nach außen dargestellt.

@Perhaps wie ist deine Meinung dazu. Hat BRN vlt doch eine "kinderleichte" Lösung der Umwandlung

Schon was älter.Aber ist doch kinderleicht. ☝🦧🤖🤖🙈

https://twitter.com/BrainChip_inc/status/1549073739316244481?t=zUo3uvay8mqLH779oIkT6A&s=19

*Vorteile

Also verstehe ich das richtig, der größte Teil des Marktes ist ausgelegt auf CNN. Die größten Vorteile bringt der Akida allerdings bei SNN. Der Markt darauf allerdings noch nicht handlungsfähig eingestellt ist, sodass BC auf CNN ausgelegt/nachgestellt wurde von dem jetzt aber unklar ist inwieweit die eigentlichen Voreile dort )CNN) noch zu tragen kommen und wir eigentlich darauf angewiesen sind das der Markt auf SNN arbeiten kann? Kann man das so sagen? 🤷🏼‍♂️

Da hier auf eine monatealte Aussage von mir Bezug genommen wird, komme ich kurz vorbei zur Korrektur. Ich habe mich gerade durch die Neuvorstellungen von Nvidia zur GTC 2022 gekämpft. Weiterhin alles auf CNN Basis, hinzugekommen ist GNN zur Beschleunigung. Weit und breit keine Einbindung von SNN zu sehen. Das grundsätzliche Problem ist, daß es bis jetzt keine Plattform gibt, die CNN und SNN optimal miteinander verbindet. Der SNN/CNN Converter von Brainchip ist nur ein Notnagel, um es überhaupt lauffähig zu machen. SNN und CNN arbeiten mit komplett unterschiedlichen Rechenmodellen. Bei der Zusammenarbeit kommt es zu Ungenauigkeiten und unerwünschten Latenzen im längeren Einsatz abseits von ein paar kleinen Testkonfigurationen. Solange keine neue Multiplattform entwickelt wird, die die verschiedenen Rechenprozesse miteinander verbindet, ist alles noch im Versuchsstadium. Das ist das Ergebnis von verschiedensten neutralen Universitätsforschungen. Aktuell erreichen die Großen bessere Ergebnisse ohne die Integration von SNN. Als Denkanstoß, es hat einen Grund, warum Intel bisher keine Markteinführung von Loihi 2 gemacht hat. Deshalb ist meine Haltung zu zeitnahen Fortschritten sehr kritisch geworden. Glaubt mir nicht, beschäftigt euch selbst mit der Technik abseits von TSE-Spekulationen. Bin dann wieder weg, viel Spaß bei der Recherche.

https://www.golem.de/news/kameras-im-innenraum-volvo-ex90-soll-trunkenheit-am-steuer-erkennen-koennen-2209-168446.html

https://www.cio.de/a/bmw-investiert-in-tracing-loesung-mit-optischer-ki,3692774