Diskussion zu BrainChip Holdings (Seite 1533)
eröffnet am 31.10.17 03:14:28 von
neuester Beitrag 17.05.24 22:12:21 von
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Machen die eigentlich schon überhaupt Umsätze?
die Analysten schätzen dass in nächsten 5 Jahren das Bedarf nach KI- Produkten wird ca 50 Mld USD erreichen- und nicht Google, Apple, Amazon , odel MS- oder sonst noch eine Firma- sondern Brain Chip- ist hier weit voraus!- wenn ich mit Tesla verlauf ansehe- die vor paar Jahren unter 20 USD lag und Heute über 1800 Usd liegt- dann frage ich mich was hier man erreichen kann, weil Tesla hat nicht das Auto erfunden, und nicht das Elektromotor sondern nur gute Batterie - sonst haben wir schon alles gehabt- aber mit AKIDA- Haben wir komplett was neues was noch nie gab- und was überall zu gebrauchen wird , was unsere Welt und die ganze Technik sehr verändert und vereinfachen wird- was ist wert das Alles frage ich mich?- wenn es durch KI- Komplett neue Autos gebaut werden, die Intelligent sind, sparsam und selbst fahren können, oder die Krankheiten die durch KI- besiegt werden können, oder die Computer die selbst mit Aktien für uns handeln und dabei helfen die richtigen auszusuchen, oder sonst noch was - man könnte bis morgen aufzuzählen wo und was noch KI machen könnte- AKIDA ist nur die erste Stufe dazu- aber sehr wichtige, weil diesen Vorsprung was Brainchip hat, und durch Patente geschützt hat erlaub schon den Namen Groß zu machen. Manche im Forum( Nicht hier) sagen das 1 Mld MK- hier schnell möglich ist- und ich sage es ist egal- wichtig ist! lass euch zeit weil hier die Zukunft gerade begonnen hat- ich lass mich überraschen- Grüße
https://www.fool.com.au/2020/08/17/brainchip-share-price-roc…
es ist das Beste vom bestem- in KI- Sektor
es ist das Beste vom bestem- in KI- Sektor
Antwort auf Beitrag Nr.: 64.577.307 von Carola11 am 29.07.20 08:25:11
Tensor entwickelt zusammen mit mehreren kommerziellen Partnern eine neue Technologie, die für kleine Satelliten (SmallSat / CubeSat) und kleine Trägerraketen geeignet ist. Im Rahmen dieser Entwicklung entwickeln wir Autonomie- und künstliche Erkennungsfähigkeiten für kleine Satelliten und Fahrzeuge, die auf jedes Raumfahrzeug skalierbar sind. Ausgehend von unseren bisherigen Erfahrungen auf dem Gebiet der neuronalen Modellierung und fortschrittlicher Automatisierungsalgorithmen schlagen wir für diese Aufforderung ein tiefes neuronales Netz sowie ein neuromorphes Verarbeitungsmodul für Autonomie- und Erkennungssysteme im Weltraum vor. Mithilfe des COTS The BrainChip, Inc. Akida mit vollständig konfigurierbaren neuronalen Prozessorkernen und skalierbaren neuronalen Netzen können wir für unseren Prototyp CubeSat Autonomie- und künstliche Erkennungsfunktionen entwickeln, die für jedes Raumfahrzeug skalierbar sind. Das übergeordnete Ziel ist es, die Autonomie von Raumfahrzeugen erschwinglich und allgegenwärtig zu machen.
Für Phase I dieses SBIR beabsichtigen wir, eine neuromorphe modulare Architektur zu entwickeln, die für den autonomen Betrieb von SmallSat geeignet ist, und Metriken zu erstellen, um die SWaP-Leistung unseres Hardware-Designs in Phase II zu validieren. Wie bei jeder Hardware ist der treibende Kostenfaktor häufig die Software, die sie nützlich macht. In KI-Systemen sind die Kosten für das Deep Learning, die für eine robuste, anpassungsfähige Leistung erforderlich sind, häufig unerschwinglich. Neben einem modularen Hardware-Design wird Tensor auch eine kostengünstige, benutzerfreundliche Tool-Suite entwickeln, die das vereinfachte Training und die Implementierung der Autonomie von Raumfahrzeugen in Phase I für die Entwicklung und Anwendung in Phase II unterstützt. Unser Ziel in Phase II dieses SBIR ist es, ein erschwingliches Paket von Prototypen autonomer Steuerungshardware und -software zu demonstrieren, das skalierbar und leicht an eine Vielzahl von Morphologien und Missionsklassen von Raumfahrzeugen anpassbar ist.
Tensor entwickelt zusammen mit mehreren kommerziellen Partnern eine neue Technologie, die für kleine Satelliten (SmallSat / CubeSat) und kleine Trägerraketen geeignet ist. Im Rahmen dieser Entwicklung entwickeln wir Autonomie- und künstliche Erkennungsfähigkeiten für kleine Satelliten und Fahrzeuge, die auf jedes Raumfahrzeug skalierbar sind. Ausgehend von unseren bisherigen Erfahrungen auf dem Gebiet der neuronalen Modellierung und fortschrittlicher Automatisierungsalgorithmen schlagen wir für diese Aufforderung ein tiefes neuronales Netz sowie ein neuromorphes Verarbeitungsmodul für Autonomie- und Erkennungssysteme im Weltraum vor. Mithilfe des COTS The BrainChip, Inc. Akida mit vollständig konfigurierbaren neuronalen Prozessorkernen und skalierbaren neuronalen Netzen können wir für unseren Prototyp CubeSat Autonomie- und künstliche Erkennungsfunktionen entwickeln, die für jedes Raumfahrzeug skalierbar sind. Das übergeordnete Ziel ist es, die Autonomie von Raumfahrzeugen erschwinglich und allgegenwärtig zu machen.
Für Phase I dieses SBIR beabsichtigen wir, eine neuromorphe modulare Architektur zu entwickeln, die für den autonomen Betrieb von SmallSat geeignet ist, und Metriken zu erstellen, um die SWaP-Leistung unseres Hardware-Designs in Phase II zu validieren. Wie bei jeder Hardware ist der treibende Kostenfaktor häufig die Software, die sie nützlich macht. In KI-Systemen sind die Kosten für das Deep Learning, die für eine robuste, anpassungsfähige Leistung erforderlich sind, häufig unerschwinglich. Neben einem modularen Hardware-Design wird Tensor auch eine kostengünstige, benutzerfreundliche Tool-Suite entwickeln, die das vereinfachte Training und die Implementierung der Autonomie von Raumfahrzeugen in Phase I für die Entwicklung und Anwendung in Phase II unterstützt. Unser Ziel in Phase II dieses SBIR ist es, ein erschwingliches Paket von Prototypen autonomer Steuerungshardware und -software zu demonstrieren, das skalierbar und leicht an eine Vielzahl von Morphologien und Missionsklassen von Raumfahrzeugen anpassbar ist.
Trading Spotlight
Antwort auf Beitrag Nr.: 64.564.797 von Carola11 am 28.07.20 08:37:08https://www.asx.com.au/asxpdf/20200729/pdf/44kyjr422ld6lc.pd…
Antwort auf Beitrag Nr.: 64.556.238 von Carola11 am 27.07.20 14:37:44Wow, wenn das Potenzial erkannt wird, geht das Ding durch die Decke.
https://brainchipinc.com/in-the-news
https://brainchipinc.com/in-the-news
Antwort auf Beitrag Nr.: 64.556.025 von Carola11 am 27.07.20 14:23:42Das Early-Access-Programm für Akida ermöglicht es ausgewählten Anwendern, erste Engineering-Prototypen und entsprechende Entwicklungssysteme frühzeitig nutzen zu können. Die Nachfrage kommt dabei vor allem aus den Marktsegmenten ADAS und autonomes Fahren, UAV (Unmanned Aeril Vehicles), Edge-Vision-Systeme und Fabrikautomation.
Aufgrund der hohen Nachfrage aus den Bereichen Automotive, Edge-Vision und Fabrikautomatisierung hat Brainchip ein Early-Access-Programm für das neuronale SoC Akida gestartet.
Aufgrund der hohen Nachfrage aus den Bereichen Automotive, UAV, Edge-Vision und Fabrikautomatisierung hat Brainchip ein Early-Access-Programm für das neuronale SoC Akida gestartet.
Brainchip
Zu den verfügbaren Tools zählen Evaluationsboards mit dem SoC, Software- und Hardware-Support sowie verschiedene Engineering-Ressourcen. Innerhalb des Akida Development Environment (ADE) können Entwickler auch auf den Chip-Simulator zugreifen und damit fortschrittliche neuronale Netzwerklösungen entwickeln. Im ADE sind dabei unter anderem auch Tensorflow- und Keras-Umgebungen nutzbar. Optimierte und trainierte Modelle lassen sich im ADE ausführen, um die Leistung auf dem Akida-Prozessor zu bewerten. Mit dem Evaluierungsboard finden die zuvor trainierten Netzwerk- und Steuerdateien Verwendung, um das SoC zu programmieren und das komplette neuronale Netzwerk zu betreiben. Damit sollen Programmpartner ihre Hardware-Lösungen schnell und effizient implementieren können.
Aufgrund der hohen Nachfrage aus den Bereichen Automotive, Edge-Vision und Fabrikautomatisierung hat Brainchip ein Early-Access-Programm für das neuronale SoC Akida gestartet.
Aufgrund der hohen Nachfrage aus den Bereichen Automotive, UAV, Edge-Vision und Fabrikautomatisierung hat Brainchip ein Early-Access-Programm für das neuronale SoC Akida gestartet.
Brainchip
Zu den verfügbaren Tools zählen Evaluationsboards mit dem SoC, Software- und Hardware-Support sowie verschiedene Engineering-Ressourcen. Innerhalb des Akida Development Environment (ADE) können Entwickler auch auf den Chip-Simulator zugreifen und damit fortschrittliche neuronale Netzwerklösungen entwickeln. Im ADE sind dabei unter anderem auch Tensorflow- und Keras-Umgebungen nutzbar. Optimierte und trainierte Modelle lassen sich im ADE ausführen, um die Leistung auf dem Akida-Prozessor zu bewerten. Mit dem Evaluierungsboard finden die zuvor trainierten Netzwerk- und Steuerdateien Verwendung, um das SoC zu programmieren und das komplette neuronale Netzwerk zu betreiben. Damit sollen Programmpartner ihre Hardware-Lösungen schnell und effizient implementieren können.
Antwort auf Beitrag Nr.: 64.555.110 von Carola11 am 27.07.20 13:19:19Brainchip reagiert mit dem Early-Access-Programm für das neuronale SoC Akida auf die hohe Nachfrage nach Entwicklungssystemen nach der Ankündigung des Fertigungsstarts für Herbst 2020.
Antwort auf Beitrag Nr.: 64.554.984 von Carola11 am 27.07.20 13:08:37https://brainchipinc.com/
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