Rund ums Thema , allgemeine Artikel für Leseratten. WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Dallas
Du bist ja einer der Vernünftigen hier, deshalb nenne ich mal ein paar Punkte, die Du selbst nachrecherchieren kannst. 1.) Akida benötigt eine manuelle Anpassung der Neuronenanzahl entsprechend der Aufgabe, um zuverlässige und genaue Ergebnisse zu liefern. Eine Änderung der Aufgabe (z.B. Erweiterung auf 4 statt 3 Ziele) über Cloudupdate erfordert eine manuelle Neuronenanpassung durch einen Spezialisten direkt in jedem betroffenen Netzwerk, über Cloud nicht möglich. Lässt sich leicht überprüfen in den Kommentaren zu den Github Experimenten mit Akida oder auch zwischen den Zeilen, wenn man die damalige Veröffentlichung zum Bluttestgerät von PvdM aufmerksam liest. 2.) Eine kommerzielle Nutzung im Unternehmensbereich ist unter diesen Umständen nur möglich, wenn firmeninterne ITler sich zum Neuromorphic Spezialisten weiterbilden 3.) Eine kommerzielle Enduser Nutzung wäre nur möglich mit nicht updatefähigen Produkten, bei denen die Neuronenanpassung entfällt 4.) Intel Loihi 2 beherrscht die automatische Neuronenanpassung und ist damit der kommerziellen Nutzung näher, obwohl die Zielanwendungen sich deutlich unterscheiden 5.) Was alle ausbremst: Ein SNN ist mit binären Algorithmen nur ungenügend trainierbar. Es gibt aber bisher keine Fortschritte in der Entwicklung neuromorpher Algorithmen, selbst Intels neuromorpher Supercomputer Halo Point, der speziell an dieser Aufgabenstellung arbeitet, konnte bisher keine Lösungen entwickeln. Aus diesem Grund wird vermehrt an einer Integration neuromorpher Chips als Accelerator im klassischen CNN gearbeitet, hier gibt es aber bereits jede Menge andere Lösungen, die immer stromsparender werden. 6.) Im Grunde befindet sich die gesamte Neuromorphic inkl. Brainchip immer noch im Stadium Forschung, obwohl wider besserem Wissen Kleinanlegern seit 2016 der bevorstehende kommerzielle Durchbruch versprochen wird, was am Ende dann doch etwas "Geschmäckle" verursacht. 7.) An die Perhaps-Hater, spart euch die Kommentare, ich bin gleich wieder weg und schaue erst in ein paar Wochen wieder vorbei. Die genannten Punkte sollen als Hilfen dienen, mal selbst genauer zu recherchieren und nicht dem Firmensprech blind zu folgen.
Hyundai treibt aktuell zwei unterschiedliche Technologien voran, die oft unter dem Begriff „Brainchip“ zusammengefasst werden: einen KI-Prozessor für Roboter („Edge Brain“) und Gehirnwellen-basierte Überwachungssysteme („M.Brain“). 1. Massenproduktion des „Edge Brain“ KI-Chips (Neuheit 2026) Auf der CES 2026 gab Hyundai den Start der Massenproduktion seines neuen KI-Chips bekannt: Funktion: Der Chip ermöglicht Robotern die Echtzeit-Wahrnehmung und Entscheidungsfindung direkt auf dem Gerät (On-Device AI), ohne dass eine externe Netzwerkverbindung erforderlich ist.Technik: Er verbraucht weniger als 5 Watt und wurde in einer dreijährigen Partnerschaft mit dem südkoreanischen Unternehmen DeepX entwickelt.Anwendung: Der Chip wird bereits in Lieferrobotern und Gesichtserkennungssystemen eingesetzt und soll künftig die Steuerung des humanoiden Roboters Atlas (von Boston Dynamics) in Fabriken unterstützen. 2. „M.Brain“: Gehirnwellen-Sensorik für Fahrer Parallel dazu entwickelt die Tochtergesellschaft Hyundai Mobis Technologien zur direkten Analyse von Gehirnströmen: Konzept: Ein System namens M.Brain nutzt Ohr-Sensoren, um die Gehirnaktivität des Fahrers in Echtzeit zu messen.Zweck: Es erkennt Ermüdung oder Unaufmerksamkeit schneller als herkömmliche Kamerasysteme und warnt den Fahrer durch visuelle, akustische oder haptische Signale (z. B. vibrierende Sitze).Smart Cabin Controller: Diese Steuereinheit kombiniert die Gehirnwellendaten mit anderen Vitalwerten (wie EKG und CO2-Level), um im Notfall automatisch in den autonomen Modus zu wechseln oder Hilfe zu rufen. 3. Strategische Partnerschaften Hyundai is working with global tech leaders to scale these "brain" technologies in 2026: NVIDIA: Hyundai is using AI infrastructure to develop "Physical AI".Google DeepMind: Hyundai is integrating AI models (similar to Gemini) to help robots like Atlas better understand their environment and react more flexibly. KI-Antworten können Fehler enthalten. Weitere Informationen
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