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

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3. Oktober 2026, 12:58 Uhr, Lang & Schwarz
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Kommentare 43.107
7FÜR7.
7FÜR7., 30.06.2022 15:16 Uhr
1
Es werden spannende Jahrzehnte https://www.heise.de/amp/hintergrund/Deep-Learning-Pionier-LeCun-glaubt-an-neuen-Weg-zur-allgemeinen-KI-7153533.html
7FÜR7.
7FÜR7., 30.06.2022 15:00 Uhr
1
Schau an… besser spät als nie… https://www.bmbf.de/bmbf/shareddocs/kurzmeldungen/de/2022/06/50-millionen-foerderung-fuer-ki-kompetenzzentren.html
7FÜR7.
7FÜR7., 30.06.2022 13:30 Uhr
1
Irgendwie muss man die menschen langsam darauf vorbereiten… https://www.reuters.com/technology/its-alive-how-belief-ai-sentience-is-becoming-problem-2022-06-30/
7FÜR7.
7FÜR7., 30.06.2022 13:28 Uhr
1
Kann ein Roboter mit einer KI rassistisch sein oder sexistisch? Vor paar Tagen hat man noch der KI ihr Bewusstsein abgesprochen… auf einmal ist es kein Thema… man ist geschockt 😂 dabei werter dir KI nur Daten aus Kriminalstatistiken etc aus und kommt zu einem Entschluss https://www.indiatimes.com/amp/technology/news/ai-is-learning-human-biases-robots-racist-and-sexist-behaviour-shocks-researchers-573566.html
7FÜR7.
7FÜR7., 30.06.2022 13:22 Uhr
1
In die Richtung hab ich nie gedacht wenn es im AI geht https://www.forbes.com/sites/ganeskesari/2022/06/30/heres-how-ai-is-helping-make-babies-by-revolutionizing-ivf/?sh=747881917330
G
Gast-753035001, 30.06.2022 11:30 Uhr
2

Sehe ich genauso und bin sehr gespannt wie PvdM und sein Team den geplanten Long short-term memory (LSTM, deutsch: langes Kurzzeitgedächtnis) in die Akida-IP integrieren wird. Vielleicht mit der Möglichkeit, das die Akida-IP mit LSTM, die ja dann im Silizium unterschiedlichster Hersteller eingebaut sein wird, ihre Speicherinhalte, nach vorheriger Freigabe, auch per Funk austauschen kann (nach dem Motto "ich weis was du denkst und welche Erfahrungen du hast").

5G Konnektivität wäre ein Traum. Anil Mankar kommt ursprünglich aus der Telekommunikations R&D. Ich hoffe, es gibt Überraschungen.
J
Jaschinh, 30.06.2022 11:16 Uhr
0

Ich habe in der letzten Zeit eher die technische Seite recherchiert, und komme immer wieder auf die Netzwerkarchitektur. Auf den weitverbreiteten CNN und DNN Architekturen läuft ein SNN-Chip wie Akida nur suboptimal. Erreichte Genauigkeit ~90%, Defizite im Langzeitgedächtnis der Trainingsalgorhitmen. Auf für Akida optimalen RNN/LSTM-Architekturen ist die Interaktion zwischen CPU und GPU verlangsamt. Vielleicht ist die Integration in CNN/DNN-Architekturen mit der kommenden Akida-Generation besser, da fehlen aber bisher echte Infos. Stand jetzt ist die große Bremse in der Entwicklung eine bisher nicht existente Netzwerkarchitektur, die CPU/GPU und SNN-Chips optimal verbindet. Deshalb ist bei der Markteinführung auch erstmal mit kleinen Lösungen zu rechnen. IP-Integration in MCUs oder autarke Sensorlösungen, die über Schnittstelle mit einem Hauptrechner verbunden sind (Prohesee/Brainchip). Das ist nichts Negatives, auch das ist ein Millardenmarkt. Ich halte zurzeit einfach die kleinen Lösungen für realistischer. Nur meine Meinung DYOR.

Sehe ich genauso und bin sehr gespannt wie PvdM und sein Team den geplanten Long short-term memory (LSTM, deutsch: langes Kurzzeitgedächtnis) in die Akida-IP integrieren wird. Vielleicht mit der Möglichkeit, das die Akida-IP mit LSTM, die ja dann im Silizium unterschiedlichster Hersteller eingebaut sein wird, ihre Speicherinhalte, nach vorheriger Freigabe, auch per Funk austauschen kann (nach dem Motto "ich weis was du denkst und welche Erfahrungen du hast").
pantarhei
pantarhei, 30.06.2022 11:07 Uhr
1

Vielleicht deswegen der abverkauf

"Heute war zum Glück der letzte Tag des tax loss selling, bei dem man realisierte Gewinne und Verluste des Jahres verrechnen kann in Australien." (Lumia920 im EcoGraf-Forum)
L
Lars84, 30.06.2022 10:49 Uhr
0

Zur Info, diesen Freitag fängt in Australien das neue Geschäftsjahr an.

Vielleicht deswegen der abverkauf
G
Gast-753035001, 30.06.2022 10:29 Uhr
2
Ich habe in der letzten Zeit eher die technische Seite recherchiert, und komme immer wieder auf die Netzwerkarchitektur. Auf den weitverbreiteten CNN und DNN Architekturen läuft ein SNN-Chip wie Akida nur suboptimal. Erreichte Genauigkeit ~90%, Defizite im Langzeitgedächtnis der Trainingsalgorhitmen. Auf für Akida optimalen RNN/LSTM-Architekturen ist die Interaktion zwischen CPU und GPU verlangsamt. Vielleicht ist die Integration in CNN/DNN-Architekturen mit der kommenden Akida-Generation besser, da fehlen aber bisher echte Infos. Stand jetzt ist die große Bremse in der Entwicklung eine bisher nicht existente Netzwerkarchitektur, die CPU/GPU und SNN-Chips optimal verbindet. Deshalb ist bei der Markteinführung auch erstmal mit kleinen Lösungen zu rechnen. IP-Integration in MCUs oder autarke Sensorlösungen, die über Schnittstelle mit einem Hauptrechner verbunden sind (Prohesee/Brainchip). Das ist nichts Negatives, auch das ist ein Millardenmarkt. Ich halte zurzeit einfach die kleinen Lösungen für realistischer. Nur meine Meinung DYOR.
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