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

Moin, jetzt haben wir doch viele neue News gelesen, da hab ich mich heut auf ein grünen Tag gefreut.. schade ☹️

„Broke new ground with our R&D project on Akida neuromorphic chips“

https://www.linkedin.com/posts/vasyl-chumachenko-phd_ai-tech-community-activity-7267093071241072641-ijyO?utm_source=share&utm_medium=member_ios

Eine einzige SNAP-Karte, die auf einer luftgestützten ISR-Plattform eingesetzt wird und nur einen 3U-VPX-Steckplatz belegt, kann bis zu fünf komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen auf jedem ihrer Onboard-Prozessoren einsetzen, um die folgenden Aufgaben gleichzeitig zu erfüllen. - Automatische Zielerfassung (ATR) auf Video- und Bildmaterial in voller Bewegung (einschließlich 4k und höher) - Echtzeit-Erkennung und Identifizierung von Bedrohungsradaren und deren Erfassungs-/Betriebsmodi - Erkennung von FISINT (Foreign Instrumentation Signature Intelligence) und/oder Hackerangriffen über den 1553-Kommunikationsbus des Flugzeugs - Durchführung von Kommunikationsanalysen, einschließlich Sprache-zu-Text und Fremdsprachenübersetzung abgefangener Kommunikation - Zusammenführung mehrerer Infrarotkameras (z. B. SWIR, MWIR, LWIR) zur Bereitstellung eines kombinierten Infrarot-Betriebsbildes am Boden Gleichzeitige Multiuser-Modulation/Demodulation

3U VPX SNAP-Karte Die SNAP Card (Spiking Neuromorphic Advanced Processor) von Bascom Hunter ist ein leistungsstarker 3U OpenVPX AI/ML-Prozessor, der für robuste, unternehmenskritische Umgebungen entwickelt wurde. Die Karte ist SOSA-ausgerichtet, HOST-kompatibel und konduktionsgekühlt. Sie kombiniert einen Xilinx UltraScale+ RFSoC FPGA mit fünf BrainChipAKD1000 Spiking Neuromorphic Prozessoren, um das Beste aus Signalverarbeitung und neuromorphem Computing zu erreichen - mit insgesamt 6 Millionen Neuronen und 50 Milliarden Synapsen auf der Karte. Im Gegensatz zu herkömmlichen Beschleunigern für maschinelles Lernen wie GPUs oder TPUs sind neuromorphe Prozessoren so konzipiert, dass sie die biologische Effizienz des menschlichen Gehirns nachahmen. Dies ermöglicht es der SNAP Card, mehrere ML-Modelle bei außergewöhnlich niedrigem Stromverbrauch - nur 1 W pro Modell - parallel laufen zu lassen, ohne Einbußen bei der Geschwindigkeit oder Genauigkeit hinnehmen zu müssen, während der FPGA die Eingabe-/Ausgabeoperationen verbessert und alle gewünschten Signalverarbeitungsaufgaben ausführt. Diese Kombination in einem robusten, interoperablen und militärisch gehärteten Gehäuse macht die SNAP Card von Bascom Hunter zur idealen Lösung für die gleichzeitige und parallele Verarbeitung von Echtzeit-, multimodalen und Multisensordaten auf autonomen, unbeaufsichtigten, verweigerten oder anderweitig batteriebegrenzten militärischen Systemen.

Nachtigall ich hör dich trapsen … da könnte was schönes auf uns zu kommen …

https://bascomhunter.com/products-services/bh-tech/digital-products/neuromorphic-processors/asic-solutions/3u-vpx-snap-card/

Lust auf mehr Verteidigung? 😉 🥳 Jetzt wissen wir, warum BrainChip vor ein paar Tagen einen Machine Learning Engineer beim US-Verteidigungsministerium gesucht hat. „Bascom Hunter zeichnet sich durch die Zusammenarbeit mit Militär- und Geheimdienstpartnern aus, um schnell kundenspezifische FPGA-Lösungen zu entwickeln, die SoC und neuromorphe Prozessoren nutzen, um einige der schwierigsten Herausforderungen zu bewältigen, vor denen unsere Nation heute steht.“ ba

https://x.com/MIAM_Bonn/status/1863167261948674377?t=HOVeKW3VkbNuw_OzOTT25w&s=19

@Dallas Danke!

https://www.linkedin.com/posts/markus-sch%C3%A4fer_our-future-technologies-lab-is-where-we-look-activity-7268911769023045632-RD6j?utm_source=share&utm_medium=member_android

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