Rund ums Thema , allgemeine Artikel für Leseratten. WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Dallas
Zum Beispiel die Behauptung mit den zwei oder mehreren Personen. Fakt ist doch laut einigen Papern die wir kennen unterstützt Akida on-chip / Edge-Learning und continual learning in der letzten Klassifikationsschicht. Das heißt neue Klassen können im Feld hinzugefügt werden, ohne die komplette Architektur neu zu designen oder den Chip umzubauen. sprich in der Praxis legst du im letzten Layer genug Neuronen „auf Vorrat“ an, und kannst dann on device neue Klassen (z.B. dritte oder vierte Person) mit wenigen Samples einlernen. Genau dieses Szenario wird in Papern explizit beschrieben. Zzusätzliche Klassen werden der letzten Schicht zugeordnet, ohne den Rest des Netzes zu ändern. Oder ist diese Beschreibung dann aus deiner Sicht falsch?? Sie kommt schließlich von Brainchip selbst.
Warum auch, die Technologie ist etwas angestaubt. Akida beherrscht keine automatische Neuronenanpassung bei Taskwechseln. Ja, wieder blöde Technologie, ich weiß, deshalb mal konkrete Beispiele. Ein Türöffner mit Personenerkennung wird ausgeliefert, vortrainiert auf die Erkennung von 2 Zielen. Wollte man jetzt die Erkennung von 3 Personen einstellen, würde eine Anpassung der Neuronenanzahl erforderlich, die nur manuell von ausgebildeteten Spezialisten durchgeführt werden kann. Ohne die Anpassung werden die Ergebnisse ungenau, bei 3 Personen mittlere Fehlerquote, bei 4 hohe, ab 5 unbrauchbar. Anderes Beispiel, ein Flughafen-Überwachungssystem mit Erkennung von Straftätern, das praktisch täglich aktualisiert wird. Hier wäre Akida komplett unbrauchbar, weil die Anzahl der Ziele sich laufend ändert, die Ergebnisse wären das, was man eine halluzinierende KI nennt. Akida ist nur einsetzbar bei festen sich nie verändernden Zielen, was die Einsatzmöglichkeiten extrem einschränkt. Entsprechend ist auch die Lernfähigkeit nicht praxistauglich, weil sie eine permanente Neuronenanpassung erfordert. Loihi 2 beherrscht übrigens die automatische Neuronenanpassung. Akida ist ein hochspezialisierter Chip zur Verarbeitung von Sensordaten, nicht geeignet für ein Rechencenter und allgemeine Datenverarbeitung. Loihi 2 kann das. Ein Tape Out zu machen und von einem "kommerziellen" Chip zu reden reicht halt nicht aus für die Praxistauglichkeit. Ich weiß, meine Beiträge hier sind nicht erwünscht und es werden sich sicher wieder die üblichen Verdächtigen melden, um mich blöd anzumachen. Ist aber egal, war jetzt speziell für Dallas als kleine Anregung, kann er ja wieder löschen.
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