Rund ums Thema , allgemeine Artikel für Leseratten. WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: BRN Forum: Aktien User: Dallas

Ich empfehle einfach mal, Kontakt mit Leuten aus der neuromorphen Forschung aufzunehmen, die nicht mit Brainchip verbandelt sind. Könnte ein Augenöffner sein.

Warum sollte ich mich mit einem Pferdehalter unterhalten wollen wenn ich doch mit einen Sportwagen fahren möchte? 🤔

Falsch, es gibt keine Neuronen auf Vorrat. Je mehr desto besser ist vollkommen falsch. Jede Aufgabe braucht eine spezifische Anpassung der Neuronenmenge, um genaue Ergebnisse zu liefern. Abgesehen davon, schonmal aufgefallen, daß es den letzten vollvernetzten Layer, der für die Lernfähigkeit zuständig ist, in Akida 2.0 gar nicht gibt, nur in 1000 und 1500?

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.

Ich empfehle einfach mal, Kontakt mit Leuten aus der neuromorphen Forschung aufzunehmen, die nicht mit Brainchip verbandelt sind. Könnte ein Augenöffner sein.

Tut mir leid perhaps aber bei einigen deiner Punkte liegst du gänzlich falsch.☝️ Keine Ahnung wie du auf gewisse Aussagen kommst

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.

Kennen wohl Brainchip nicht😡