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

https://www.linkedin.com/posts/activity-7426697533323792385-0eMD?utm_source=social_share_send&utm_medium=android_app&rcm=ACoAAFcSUdwBmD4nWsAtMrniAGrXM4dzxvBkHRg&utm_campaign=copy_link

https://www.linkedin.com/posts/jan-esderts-814233327_fpga-cloud-ai-activity-7426045983760769024-uejY?utm_source=social_share_send&utm_medium=android_app&rcm=ACoAAFcSUdwBmD4nWsAtMrniAGrXM4dzxvBkHRg&utm_campaign=copy_link

Aus der Tele gram Gruppe geborgt👋🤠

https://www.linkedin.com/posts/onsor-technologies_%D8%AD%D9%8A%D9%86-%D9%8A%D9%84%D8%AA%D9%82%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%A8%D8%AA%D9%83%D8%A7%D8%B1-%D8%A8%D8%A7%D9%84%D8%B1%D8%A4%D9%8A%D8%A9-%D9%81%D9%8A-%D9%85%D9%84%D8%AA%D9%82%D9%89-%D9%85%D8%B9%D8%A7-activity-7426311860515225600-Dzuj?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAD6X7toBoxRJxdlvjSXR0_jJyapeUqqgcag

https://www.linkedin.com/posts/aaronmonieson_how-brainchip-scaled-customer-demos-with-activity-7424583524176793602-AIYS?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAD6X7toBoxRJxdlvjSXR0_jJyapeUqqgcag

https://www.linkedin.com/posts/novais-tech_gr801-activity-7426081374287269888-6rA1?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAD6X7toBoxRJxdlvjSXR0_jJyapeUqqgcag

Mal schauen was dabei rauskommt https://govtribe.com/award/federal-contract-award/definitive-contract-fa875025cb013

Aber hier mal was handfestes was Raumfahrt angeht https://www.fortiss.org/en/research/projects/detail/ai4fdir “fortiss wird CNN-basierte Klassifizierungs- und Erkennungsalgorithmen auf der BrainChip-Akida-Plattform untersuchen. Außerdem werden wir Pattern-Matching-Techniken, Encoder sowie ergänzende Netzwerkarchitekturen erforschen, um heterogene, mehrkanalige Eingaben zu verarbeiten. Als ersten Schritt nutzen wir den öffentlichen ESA-Anomalie-Datensatz, um geeignete Netzwerkmodelle für die Fehlererkennung zu identifizieren. Aufbauend auf diesen Ergebnissen validieren wir die implementierten Algorithmen anschließend mit Echtzeitdaten von Kepler sowie mit Daten aus dem Konstellations-Simulator von OHB.”

Ist zwar klar was in GR801 drin steckt, aber der Post ist auch nur eine evtl. Wunschvorstellung und Hoffnung … oder kann das jemand bestätigen? https://www.linkedin.com/posts/novais-tech_spaceai-starlinksecrets-neuromorphicinnovation-ugcPost-7425639956682973184-jt8W

Ein weiterer Post von IBM-Kevin https://www.linkedin.com/pulse/20-question-why-ai-isnt-failing-whats-missing-kevin-d-johnson-mt1ne?trk=feed-detail_main-feed-card_feed-article-content “Wie ich kürzlich gezeigt habe, bewältigt neuromorphe Hardware wie Akida von BrainChip ereignisgetriebene Klassifikation mit Mikrosekunden-Latenz bei Milliwatt-Leistungsaufnahme. Gleichzeitig liefern quanten-klassische Hybridverfahren in begutachteten wissenschaftlichen Arbeiten bereits Ergebnisse – etwa für Anleihehandel-Prognosen und kombinatorische Optimierung. IBM Quantum ist damit etwas, womit man heute arbeiten kann – nicht erst „morgen“.

https://www.linkedin.com/posts/brainchip-holdings-limited_ces2026-edgeai-cybersecurity-activity-7425654893274767362-uAiG?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAD6X7toBoxRJxdlvjSXR0_jJyapeUqqgcag

Na? Als blinder @.Perhaps. Fanboy auch aus der Gruppe geflogen, weil auch keine Sozialkompetenz vorhanden? 🤣🤣🤣

LoL aus dem TSE Forum https://www.alibaba.com/product-insights/best-ai-powered-home-lighting-systems-that-adapt-to-circadian-rhythm-without-needing-constant-cloud-sync.html „Alibaba | 27. Januar 2026 Die besten KI-gestützten Home-Lighting-Systeme, die sich an den zirkadianen Rhythmus anpassen – ohne ständiges Cloud-Sync Auszug: Top 5 lokal intelligente zirkadiane Beleuchtungssysteme Die folgenden Systeme wurden ausgewählt, nachdem Firmware-Dokumentationen, Spektralmessungen von Drittanbietern (IES-Dateien), Offenlegungen zu Open-Source-SDKs sowie verifizierte, von Nutzern gemeldete Uptime-Logs geprüft wurden. Alle führen Inferenz direkt auf dem Gerät aus; keines benötigt eine dauerhafte Internetverbindung für die zentrale zirkadiane Funktionalität. Aufgelistet unter anderem : NightLume Neural Series • Neuromorpher Chip (BrainChip Akida) • Ereignisgetriebenes spikendes neuronales Netzwerk für bewegungsgetriggerte, phasenangepasste Lichtimpulse; lernt aus manuellen Übersteuerungen ohne erneutes Training • 2 GB LPDDR4X (nur On-Chip-Speicher; kein persistenter Speicher) • „Privacy-by-design“-Architektur; keine Identifikatoren werden gespeichert oder übertragen“

Wenn du die Enttäuschung auf den Kursverlauf beziehst, dann ja. Der Blick auf die Entwicklung und co. da kann ich mich nicht beklagen. Befasse ich mich weniger mit BC wird die Geduld ziemlich schnell auf die Probe gestellt. Befasse ich mich mehr mit BC bin ich trotz des Kurses ziemlich beruhigt, da man dann das Bild mehr im ganzheitlichen betrachtet. Ich hoffe es zahlt sich am Ende mehr als lukrativ aus, dass Spiel ist noch lang nicht vorbei 😉🧠💪🙏