Brainchip Klassengruppe WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Rarosch
0,1009
EUR
-0,49 % -0,0005
11. Dezember 2025, 23:00 Uhr,
L&S Exchange
Kommentare 40.535
N
Negativ,
29.08.2023 13:42 Uhr
5
So ne neue Technologie ist nicht einfach Ruck Zuck irgendwo im Endprodukt….. Ich weiß alle warten auf Umsätze 💶 man muss sich eine Realistische Zeitspanne setzen! Ich und viele andere haben aber vor ein zwei Jahren noch gedacht das es schneller geht 😬 Hier im Forum, genau wie in anderen Foren liest man ja oft 24/25…. Das finde ich persönlich wie viele andere mittlerweile als realistische Einschätzung, aber dennoch wird in den Foren 5 mal am Tag bemängelt das noch keine Einnahmen da sind und viele sind zu den Q Berichten immer überrascht das noch nichts da ist 😅
N
Nobroken123,
29.08.2023 13:01 Uhr
0
Danke für deine Einschätzung 👍
Schön das du wieder einsteigen willst! Also hast du ein gutes Gefühl bei BC.
Gast-754632800,
29.08.2023 12:58 Uhr
2
Ich würde auf alle Fälle warten, da der S&P noch sehr hoch steht und wahrscheinlich bald runterkommen wird :) mehr Shares für das gleiche Geld dann. Ich warte übrigens auch inzwischen auf Wiedereinstieg ☺✌🏻
Nobroken123,
29.08.2023 12:57 Uhr
0
Bin grad echt am überlegen ob ich mir 1000 nochmal hole.. oder könnte es noch weiter runter gehen? 🙈
Negativ,
29.08.2023 12:32 Uhr
3
Wie du siehst ist der AKD ein Biest, oder wie er auch des Öfteren bezeichnet wird „Science-Fiction“ 😊
N
Negativ,
29.08.2023 12:31 Uhr
1
Du kannst auch hier mal gucken
https://brainchip.com/brainchip-showcases-compelling-benchmarks-and-recommends-better-metrics-for-ai-devices-at-the-edge/
Da kannst du dir die Benchmarks runterladen…. Der Akida1000 läuft da aber nur auf 2 Knoten, was aber mehr als ausreichend ist 😉
N
Negativ,
29.08.2023 12:29 Uhr
1
Ich müsste jetzt mal suchen aber es gibt noch eine Arbeit die den Akida1000 im USB Stick verbaut für 50$ mit Nvidia GPU‘s für 30.000$ vergleicht….. evtl hat das jemand direkt zur Verfügung
N
Negativ,
29.08.2023 12:27 Uhr
1
Man kennt ja Nvidia….
Hier wurde ein Vergleich zwischen den Nvidia Jetson TX2 und Akida1000 aufgestellt
https://www.linkedin.com/posts/sounak-dey-707a6b50_ijcnn-akida1000-snn-activity-7050776559800000512-mIH3?utm_source=share&utm_medium=member_ios
Das Aufkommen von Kleinsatelliten für Erdbeobachtungsmissionen hat neue Horizonte für die Weltraumforschung eröffnet, stellt aber gleichzeitig auch neue Herausforderungen hinsichtlich begrenzter Leistung und Rechenressourcen dar, die sich aus den Größen- und Gewichtsbeschränkungen dieser Satelliten ergeben.
In unserem Artikel mit dem Titel „Low Power & Low Latency Cloud Cover Detection in Small Satellites Using On-board Neuromorphic Processors“, der auf der #IJCNN 2023, einer führenden KI-Konferenz, angenommen wurde, haben wir gezeigt, wie ein mehrstufiges CNN auf multispektralen Erdbeobachtungsbildern trainiert Cloud Cover Detection kann mit dem CNN2SNN-Konvertierungs-Toolkit von BrainChip in ein SNN konvertiert werden. Darüber hinaus kann das konvertierte SNN, das auf der neuromorphen Plattform #Akida1000 läuft, eine Genauigkeit von 95,46 % erreichen, während Stromverbrauch und Latenz nachweislich bis zu 230x bzw. 7x effizienter sind als das CNN, das auf einem Jetson TX2 läuft.
Vielen Dank an alle Co-Autoren Chetan Kadway Arijit Mukherjee Dr. Arpan Pal und ein besonderer Dank an Gilles Bézard und BrainChip, ohne deren aktive Unterstützung diese Arbeit nicht erfolgreich gewesen wäre.
Tata Consultancy Services – Forschung #SNN #NeuromorphicComputing
Dallas,
29.08.2023 12:22 Uhr
0
Muss grad putzen sonst stress.🤪
Dallas,
29.08.2023 12:20 Uhr
0
Ja und das ist die Frage.Sind wir zu billig,wären die anderen überflüssig?Und wollen uns nicht auf dem Markt.Konkurrenz weil die sind noch mächtig ,noch.🤪
Dallas,
29.08.2023 12:18 Uhr
0
Also andere können das auch, aber nicht so genau,mit mehr Training,nicht so schnell ,und vor allen der Energyverbrauch ist bei allem anderen gegenüber zu uns extrem hoch.Was bei E Autos zum Beispiel wichtig ist
EdoInn,
29.08.2023 12:17 Uhr
1
Okay klingt super! Noch eine Frage, ist es unsere Akida Chip Konkurrenzfähig, Preis mäßig und Leistungsmäßig, mit den Chips, die in Markt gibt?
Dallas,
29.08.2023 12:12 Uhr
0
Ich hätte eine Frage, wo genau können die Chips von BRN eingesetzt werden? Ich meine, der Markt von Laptop, Smartphone usw. ist schon von der Konkurrenz besetzt, wer soll genau unsere Kundschaft sein, und wie groß könnte der Markt (unser Einnahme/Gewinn) sein? Danke im voraus
Tja wo fängt man an 1.Energyersparnis würde zum Beispiel die Laufzeit deines Handys verlängern , oder Kamera für Überwachung , die könnte ewig mit Batterie laufen , da Ereignisbasiert,Bildqualität da Akida schneller die Bildraten laufen lässt,lernt ohne mit der Cloud verbunden zu sein, Deine Vorliebeni im Auto zum Beispiel,merkt sich deine Stimme,Gesicht .Welche Musik du magst,Sitzeinstellung,Erkennt deinen Gefühlszustand ,
Also mit oneshotlearning auf dem Chip selbst, daher geeignet für Milliarden Kleingeräte zum Bsp. Handskanner zum aufspüren von Waffen ,Krankheiten Krebs,Anwesenheitserkennung in Seniorenheim oder Sturzerkennung also wer noch mehr weiß,gerne austoben👋🤠
pantarhei,
29.08.2023 12:04 Uhr
7
Auf der einen Seite stellen wir aufgrund der schleppenden Kommerzialisierung, den ernüchternden Finanzzahlen und der sehr schlechten Kursentwicklung unsere Investitionen infrage. Man kann sich sicherlich auch zu Recht fragen, ob das nicht anders gemanaged hätte werden können. Auf der anderen Seite sind da die einzigartige Technologie und die noch lange laufenden Patente, deren Wert ich deutlich höher einschätze als die aktuelle Marktkapitalisierung. Dass ich über die aktuelle Entwicklung unzufrieden bin, und mich (ex post betrachtet) vielleicht darüber ärgere, zu früh eingestiegen zu sein, ändert nichts am vorhandenen Potenzial - auch wenn dieses zu heben noch länger dauert als man erwünscht und erwartet hatte. --- Ich kann mir nicht vorstellen, dass das exponentielle Ansteigen der Daten-verarbeitung -speicherung und -übertrtagung (auf denen der Erfolg von Nvidia, Microsoft, Google und Co basiert) ewig weitergehen kann. Akida ist hier mit dem Ansatz "lokaler KI" meines Erachtens die logische Alternative. Auch die Evolution hat ja bewiesen, dass sich Intelligenz nicht mit immer riesigeren Gehirnen entwickelt hat, sondern aufgrund der Naturgesetze mit begrenzt großen neuronalen Netzen verbunden mit Schwarmintelligenz.
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