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 40.536
M
Marsheiland,
29.08.2023 14:15 Uhr
2
Aktuell werden die Nvidia Chips aufgekauft was das Zeug hält. Sieht man auch an deren veröffentlichten Zahlen, gross margin auf über 70% gesprungen. Das zwingt die Industrie geradezu sich nach Alternativen umzusehen wenn sie selbst nicht verarmen wollen. Aber dafür muss es von den Entwicklerteams auch praktikable Alternativen geben. Da ist bisher noch nichts verfügbar, einen Teil der Lücke könnte Akida sicherlich in Zukunft erfüllen.
M
Marsheiland,
29.08.2023 14:05 Uhr
1
Laptop kann ich mir schwer vorstellen, bei Smartphones schon eher, wenn es um Sensoren und deren Datenverarbeitung geht. Man denke z.B. an Sprachverarbeitung, Apps die im Hintergrund laufen und erst aktiv werden bei gewissen Ereignissen
E
EdoInn,
29.08.2023 14:02 Uhr
1
Handys?
E
EdoInn,
29.08.2023 14:02 Uhr
1
Also ganz Grundsätzlich überall wo es um Datenverarbeitung geht, sei es Bild-, Video-, Audio-Daten. Der große Vorteil ist die niedrige Latenz und der sparsame Energieverbrauch. Aktuell redet jeder bei KI nur von chatgpt und co, das sind large language Models (LLM) die mit Nvidia Chips in großen Rechenzentren in der Cloud operieren. Da kann und will Akida nicht konkurrieren. Es geht um Geräte die eben nicht Zugriff auf eine Cloud haben und wenig Energie verbrauchen. Prädestiniert sind da alle Geräte in der Medizintechnik(z.B Tata Elxsi), man denke an Sensoren zur Überwachung von Körperfunktionen, da will man lokal rechnen und eine lange Akkulaufzeit. Ansonsten natürlich alles was nicht direkt Zugriff auf Stromquellen hat, Automobil (Mercedes, Valeo) in der Raumfahrt (z.B. NASA) oder Militärtechnik (Lorser). Das man nicht einfach immer weiter auf große Rechenzentren setzen kann und den Energieverbrauch durch die Decke schießen kann sollte allen klar sein. Kann da nur auf den Forbes Artikel von unserem Gründer Peter van der Made verweisen. https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/08/02/can-ai-continue-to-scale/?sh=a577a514d6c9
Möglicherweise auch Laptop?
Marsheiland,
29.08.2023 14:00 Uhr
2
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
Also ganz Grundsätzlich überall wo es um Datenverarbeitung geht, sei es Bild-, Video-, Audio-Daten. Der große Vorteil ist die niedrige Latenz und der sparsame Energieverbrauch. Aktuell redet jeder bei KI nur von chatgpt und co, das sind large language Models (LLM) die mit Nvidia Chips in großen Rechenzentren in der Cloud operieren. Da kann und will Akida nicht konkurrieren. Es geht um Geräte die eben nicht Zugriff auf eine Cloud haben und wenig Energie verbrauchen. Prädestiniert sind da alle Geräte in der Medizintechnik(z.B Tata Elxsi), man denke an Sensoren zur Überwachung von Körperfunktionen, da will man lokal rechnen und eine lange Akkulaufzeit. Ansonsten natürlich alles was nicht direkt Zugriff auf Stromquellen hat, Automobil (Mercedes, Valeo) in der Raumfahrt (z.B. NASA) oder Militärtechnik (Lorser).
Das man nicht einfach immer weiter auf große Rechenzentren setzen kann und den Energieverbrauch durch die Decke schießen kann sollte allen klar sein. Kann da nur auf den Forbes Artikel von unserem Gründer Peter van der Made verweisen.
https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/08/02/can-ai-continue-to-scale/?sh=a577a514d6c9
E
EdoInn,
29.08.2023 13:53 Uhr
0
Es klingt alles Mega, na dann wo liegt genau das Problem mit Brainchip? Keine möchte diese Technologie in irgendwelche Gerät einsetzen?
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 😉
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
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