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

Podcast über die Bedeutung von Ökosystempartnerschaften ... zum Wachwerden ...

https://www.accesswire.com/724906/Media-Alert-BrainChip-Talks-To-Arm-About-the-Importance-of-Ecosystem-Partnerships-on-Latest-Podcast

Weitere Verbesserungen betreffen den integrierten KI- sowie den Bildprozessor. Bei letzterem schreibt Mediatek kryptisch von der ersten "nativen RGBW-Sensor-Unterstützung" in Smartphones, die eine erhebliche Effizienzverbesserung durch den Wegfall einer Bayer-Filterverarbeitung ermöglichen soll. Womöglich verarbeitet der Bildprozessor die Subpixeldaten jetzt in Hardware.

https://www.heise.de/news/Dimensity-9200-Erste-Smartphone-CPU-mit-Cortex-X3-Kernen-und-Wi-Fi-7-Support-7334641.html

https://www.gizmochina.com/2022/11/08/sony-unveils-new-lytia-branding-for-mobile-image-sensors/

Schönen Abend

Viel Spaß und einen schönen Abend noch 😉

Ganz so einfach ist es nicht. Fehlende Memory bei AKD1000 (deshalb warten wir auf das Upgrade), geringere Genauigkeit gegenüber CPU/GPU und noch ein paar andere Dinge wegen Clock/no Clock Kompabilität. Die neuromorphe Technologie wird sich durchsetzen, ist aber noch im Frühstadium. Ich genieße gerade einen sehr guten Grappa und kann da bei Bedarf morgen ausführlich drauf antworten, heute abend bin ich im Relaxmodus.😇

Ganz kurz gesagt 😅 Akida ist das Arbeitspferd welches der CPU mit Software AI, die große Rechenlast nimmt und das auch noch Prozessor unabhängig 😁

Ja genau, soweit war ich auch schon 👍🏼 Wie gesagt, ich habe das nicht gelernt und mir durch die Brainchip Recherche etwas angelesen. Mein Verständnis war folgendes: Das was der Akida macht ist im Grunde eine Art Muster Erkennung und die Software löst nach Erkennung eines Musters einen Befehl aus. Z.b meine Stimme wird erkannt und ich sage „Licht aus“, die Kombination der zwei vorliegenden Punkte lässt die Software den logischen Schluss zu das Licht auszuschalten . Das passiert mit den Akida höchst effizient, da bei der Verarbeitung der Informationen nicht auf eine Normalen CPU zurückgegriffen wird, sonder der Neuromorphe Chip die Verarbeitung der „Mustererkennung“ übernimmt…. So wie ich es verstanden habe, hat die Software AI einen Flaschenhals und das wäre die reine Verarbeitung auf der CPU. Mein Gedanke war der…. Der Flaschenhals der CPU entfällt da Akida im Vorhinein die Daten des Sensors vorverarbeitet, sprich es wird ein „Mustervergleich“ durchgeführt. Ist es meine Stimme? Welcher Befehl wird gegeben? „Licht aus“ Die Daten werden laienhaft gesprochen Komprimiert. Die weitere Software arbeitet auf einer CPU,GPU (Wie der Akida 1000 mit ARM Cortex) Um die Befehle letztendlich auszuführen und das halt wesentlich effizienter, da die CPU nicht mehr auf Hochtouren laufen muss, da ein Großteil der Daten schon „vorgekaut“ wurde. So verringern sich Latenz und Stromverbrauch enorm. Die ausführende Software übernimmt da den eigentlichen Teil der AI… Sprich…. Akida sagt, ja das ist deine Stimme und der Befehl Licht aus wurde erkannt, die Software schaltet das Licht aus. Alleinstehende Software AI müsste erstmal meine Stimme analysieren, dann den Befehl Licht aus analysieren und das unter viel Energie Einsatz (in Gegensatz zum Akida) dann kommt in der Befehlskette die Aktion Licht aus. Darum halt meine Idee das Firmen, die Software AI programmieren, ihre Software umschreiben um die „vorgekauten“ Daten eines Neuromorphen Chips verarbeiten zu können, umso in der Effizienz noch besser zu werden. Ich hatte gedacht das fortschrittliche Software AI mit Neuromorpher Technologie Hand in Hand gehen werden da ohne Software die Hardware nicht funktioniert.

Ich versuche es mal anders. Ein klassischer Sensor kann intelligent werden, wenn er mit Software AI gesteuert wird. Oder man baut einen intelligenten Sensor mit Hardware AI. Zwei verschiedene Wege. Beide funktionieren als Edge AI, weil die Software auch direkt on device im Sensor laufen kann. Beide Lösungen sind auch offline lauffähig, beide müssen vortrainiert werden.