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

Und das auch einmal Edge AI zum Anfassen – BrainChip zeigt wie’s geht Was bringt die beste Technologie, wenn keiner versteht, wie man sie einsetzen kann? Genau hier setzen die neuen Edge AI Demos von BrainChip an. Sie zeigen anschaulich, wie man reale Use Cases mit der Akida IP umsetzt – z. B. zur Vibrationsanalyse in der Industrie, direkt auf dem Edge-Device, mit minimalem Stromverbrauch. 🔧 Was wird gezeigt? Eine Demo, die mit einem kleinen Sensor (ADXL345) verschiedene Bewegungsmuster erkennt – z. B. „vor/zurück“, „hoch/runter“, „seitlich“, „Tippen“. Echtzeit, lokal auf dem Gerät – ohne Cloud. Ideal für Predictive Maintenance, Conveyor Belt Monitoring u. v. m. 🧠 Wie funktioniert das? Die Daten werden vorverarbeitet, analysiert und klassifiziert – komplett mit Akida. Dabei nutzt BrainChip moderne Frameworks wie Gradio (Python) und PyQt (C++) für intuitive Interfaces, die sofort zeigen, wie das System reagiert. ⚙️ Warum ist das relevant? Weil man hier sieht, wie man als Entwickler oder Unternehmen direkt loslegen kann: • Kein Cloud-Zwang • Kein High-End-Server notwendig • Echtzeitverarbeitung bei ultra-low Power • Visualisierung direkt am Gerät 💡 Und das Beste: Mit Edge Impulse lassen sich eigene Modelle ganz ohne Code trainieren und direkt für Akida optimieren – Plug & Play für alle, die ernsthaft mit Edge AI arbeiten wollen. 🔗 Fazit: BrainChip liefert nicht nur Technik, sondern auch konkrete Demos, die zeigen, wie man damit echte Probleme löst. Wer Edge AI für Industrie, Audio oder Sensorik braucht, sollte sich das ansehen. Und für alle Skeptiker: Einfach mal die Demo laufen lassen – „Seeing is believing.“

Aber eine Sache doch noch… eine übersetzte Zusammenfassung für jedermann ! 🙌 Der Artikel „Evaluating Edge Accelerators: Beyond the Metrics“ analysiert, warum klassische Leistungskennzahlen wie TOPS (Trillionen Operationen pro Sekunde) nicht ausreichen, um Edge-KI-Beschleuniger wirklich fair zu bewerten. Hier sind die wichtigsten Punkte in einfacher Sprache zusammengefasst: ⸻ 🔍 Warum klassische Metriken nicht reichen • TOPS ist nicht alles: Ein hoher theoretischer Wert sagt nichts über echte Leistung im Alltag aus – etwa, wie flexibel ein Chip mit verschiedenen Modellen umgehen kann oder wie sparsam er bei realen Aufgaben arbeitet. • Softwarekompatibilität entscheidend: Viele Chips versprechen Unterstützung für Frameworks wie TensorFlow Lite, funktionieren aber mit echten Modellen nur eingeschränkt. • CPU-Bremsklotz: Wenn ein KI-Modell nicht vollständig vom Beschleuniger verarbeitet werden kann, muss der Rest auf der CPU laufen – das verlangsamt alles stark, selbst bei einem „schnellen“ Chip. ⸻ ⚡ Was macht Akida besonders? • Sparsity-Nutzung: Akida berechnet nur das, was wirklich nötig ist. Überflüssige Nullen in den Daten werden einfach übersprungen – das spart Energie und Zeit. • Eventbasiertes Rechnen: Statt durchgehend Daten zu verarbeiten, reagiert Akida nur auf Ereignisse („Event-Trigger“), was bei visuellen und auditiven Signalen besonders effizient ist. • Auch bei normalen Daten effektiv: Auch bei klassischen Bildern und Tonaufnahmen zeigt sich genug „Leere“ (Sparsity), um davon zu profitieren – nicht nur bei Spezialdaten wie von DVS-Kameras. ⸻ 🧠 Zukunftssichere Architektur • State-Space Modelle statt nur CNNs: BrainChip setzt auf neuartige Modellarchitekturen (TENNs), die schneller und sparsamer sind als klassische Convolutional Neural Networks. • Flexible Anpassung: Akida kann mit modernen Modellen umgehen und ist offen für zukünftige KI-Entwicklungen. ⸻ 📉 Warum Akida im Benchmark manchmal unterschätzt wird • Zu viele Vergleichswerte aus Theorie: Viele Studien ignorieren Akidas Stärken wie Sparse-Verarbeitung oder testen veraltete Chips (AKD1000 statt AKD1500). • Systemleistung zählt mehr als Einzelchip: Wenn Stromverbrauch und Speicher nicht systemweit betrachtet werden, sehen Chips wie Akida schlechter aus, obwohl sie in echt überlegen sind. ⸻ 🧾 Fazit des Artikels Die Autoren fordern, dass Benchmarks von Edge-KI-Chips sich mehr an echten Anforderungen orientieren: • Stromverbrauch pro Inferenz • Gesamtsystem-Leistung inklusive Speicher • Kompatibilität mit echten Modellen • Architektonische Flexibilität (z. B. Sparsity, State-Space)

Wollte ich alles auch jetzt posten… 😂 Danke für eure Mühe!

https://brainchip.com/evaluating-edge-accelerators-beyond-the-metrics/ --> weiterer Blog

https://brainchip.com/building-ai-demos-for-edge/

https://www.linkedin.com/posts/brainchip-holdings-limited_episode-39-haila-technologies-activity-7351662154695004160-o5ki?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAAB3XetwB8yePnr2WUaKgai10f4oruD8c1qk

https://aicompetence.org/edge-ai-like-a-brain-neuromorphic-sensors/

https://www.globenewswire.com/news-release/2025/07/16/3116176/28124/en/LAMEA-Neuromorphic-Computing-Market-Trends-and-Strategies-Report-2025-2032.html

Uns fehlen noch an Geldeingänge 10.12.2024 Air Force Research Laboratory 1.8Mio US$ 16.12.2024 Frontgrade Gaisler 150.000€ 12.2024 Bascom Hunter 100.000$ Ich meine noch keine der Zahlung ist eingegangen. Vielleicht kommt noch die ein oder andere „Meilenstein“ Zahlung dazu

Aber hier nochmal was gefunden… nach einem post im TSE recherchiert.. völlig vergessen und evtl auch ein Grund für den Anstieg Ende Juli 2025: 4C Cash Flow Report Q2 (April–Juni) Zeigt z. B.: Einnahmen aus Lizenzen oder Projekten Betriebsausgaben Cash Burn Rate mögliche Andeutungen über Deals Anfang September 2025: Halbjahresbericht (H1) Detaillierte Analyse der ersten 6 Monate , inkl. Management-Kommentar und ggf. Guidance

Ich denke persönlich, dass die jüngsten Partnerschaften und die allgemein positive Nachrichtenlage mit dazu beigetragen haben. Und natürlich der Klassische Effekt …vor den Zahlen gibt’s oft etwas Kursfantasie. Ob berechtigt oder nicht, sehen wir dann bald … Nächste zahlen… 1. Oder 2. Sep

Moin , sagt mal gibt es ein Grund für die zwei grünen Tage? Ich freu mich riesig! Schönen Tag allen😉

Kann mir mal kurz einer erklären, was diese Brille kann und wo sie eingesetzt wird? Steh bisschen auf dem Schlauch

Natürlich nicht! Aber ist schön zu sehen von wem die Aufträge kommen und wie hoch die Beträge da sind. Und wer weiß, vielleicht sind wir in ein paar Jahren mit involviert🤷‍♂️.

Hat das direkt was mit BC zu tun?

Hier wird nochmal klar wie komplex es ist, je nach Land und Recht ein Produkt auf den Markt zu Bringen. Es ist einfach nicht genug ein funktionierendes top Produkt zu kreieren… jeder Anwendungsbereich hat seine eigenen Gesetze von denen auch BrainChip’s Erfolg abhängig sind . Ob in der Automobilindustrie, Smart Home Bereich… Gesundheitssparte … militär und Raumfahrt … es braucht immer zusätzlich auch die Genehmigung des zuständigen Amtes des jeweiligen Landes. Und auch wenn ein Produkt zum Beispiel in den USA durchgeht, heißt es nicht dass es in Europa durchgewunken wird … dann noch Zertifikate Lizenzen Genehmigungen anderweitiger Maßnahmen… Geduld