Diskussion zu BrainChip Holdings (Seite 5)
eröffnet am 31.10.17 03:14:28 von
neuester Beitrag 14.04.24 22:09:28 von
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Antwort auf Beitrag Nr.: 75.591.962 von Nokery am 09.04.24 21:28:03Lieber Nokery, das sind keine abenteuerlichen Schlussfolgerungen. Du musst dich einfach mal schlau machen, aufmerksam recherchieren, mit den Entwicklern reden. Das kostet natürlich Zeit und Ausdauer. Ich war heute auf der Messe und habe mir das Ganze angesehen. War sehr interessant und sehr gut besucht.
2024 State of Edge AI-Bericht
Entdecken Sie die dynamische Welt der Edge-KI-Anwendungen in allen Branchen
https://www.wevolver.com/article/2024-state-of-edge-ai-repor…
Auszug :
aus Art. 9:
FALLSTUDIE: BRAINCHIP
Skalierung generativer oder multimodaler KI
Das Phänomen der generativen KI und die damit verbundene multimodale KI haben eine neue Art von Dienstleistungen und Geschäften eröffnet, verbunden mit der enormen Herausforderung exponentiell steigender Kosten für Training und Inferenz. Aktivitäten wie ASR (Automatic Speech Recognition) durch Rohaudio, Text-to-Speech (und umgekehrt) und mit dem Aufkommen von Augmented Reality eine kontextbezogenere Szenengenerierung gehören zu den vielen Möglichkeiten, die die Nachfrage nach Rechenleistung steigern.
Die Herausforderung besteht darin, dass die Menge an Sensordaten, LLMs und Large Vision Models (LVMs) zu umfangreich ist, um sie auf dem Edge-Gerät zu verwalten. Daher verursacht es eine viel größere Last in der Cloud, ganz zu schweigen von den Herausforderungen in Bezug auf Echtzeitreaktion, Sicherheit und Datenschutz. Mit der Verlangsamung des Mooreschen Gesetzes und insbesondere der Dennard-Skalierung bringen die als selbstverständlich angesehenen Leistungs- und Energievorteile nicht den erwarteten Gewinn. Daher sind zahlreiche architektonische Innovationen erforderlich, um Edge-Geräte zu stärken.
Die DNA von BrainChip ist die des gehirninspirierten, neuromorphen Computings, jedoch auf digitale und ereignisbasierte Weise und nicht auf herkömmliche Weise analog. In der zweiten Generation führte BrainChip die Temporal Event-based Neural Networks (TENNs) ein, die sich sehr gut für mehrdimensionale Streaming-Daten eignen. Zunächst haben TENNs ihren Nutzen für eine Vielzahl von Streaming-Datenlösungen gezeigt – sie verbrauchen rohe Audiosignale oder Gesundheitsdaten, ohne dass eine Filterung erforderlich ist, um Audio- oder Vitalparameter abzuleiten. Ebenso zeigen sie Vorteile bei der Erkennung von Videoobjekten in Leistungsbereichen im Subwatt-Bereich.
Die Kombination der neuen Algorithmen mit einigen innovativen Hardwareoptionen – insbesondere solchen, die 3D-Faltungen sehr effizient machen – bringt einen großen Effizienzschritt mit sich und zeigt eine mehr als 100- bis 500-fache Verbesserung der Energieeffizienz ohne Kompromisse bei der Genauigkeit. Was das disruptive Potenzial angeht, könnten TENNs LLMs und LVMs am Edge revolutionieren. Ein TENNs-Äquivalent wurde an transformatorbasierten Modellen früherer Generationen getestet und hat gezeigt, dass bei gleichwertigen Ratlosigkeitswerten (ein Indikator für Korrektheit) die Modellgröße und die MACs/Token um 3–4 Größenordnungen reduziert werden. Noch wichtiger ist, dass das Training dieser Modelle dem CNN-Training ähnelt und dennoch weniger als ein Zehntel der Zeit im Vergleich zum Transformatoräquivalent dauert.
Das Ergebnis ist, dass AkidaTM mit TENNs radikale Alternativen für Edge Devices bieten kann, die jetzt viel komplexere Modelle in einer Lösung mit kleinem Platzbedarf für Vision, Überwachung, Hörgeräte, Automobil, Gesundheitswesen und mehr verarbeiten können. Schauen Sie sich unser Whitepaper von BrainChip an.
aus Art. 11
"Realistisch gesehen bestehen neuromorphe Chips aus zahlreichen künstlichen Neuronen und Synapsen, die das Verhalten von Gehirnspitzen widerspiegeln. Diese Chips bieten erhebliche Vorteile für die Skalierung von Edge-KI-Anwendungen. Sie verbrauchen weniger Strom und bieten höhere Verarbeitungsgeschwindigkeiten im Vergleich zu herkömmlichen Prozessoren. Entscheidend ist, dass sie Edge-KI-Systeme mit menschenähnlichen Denkfähigkeiten ausstatten, die für verschiedene Anwendungen wie Hindernisvermeidung und robuste akustische Wahrnehmung von großem Nutzen sind.
BrainChip ist mit seinen vollständig digitalen Designs, die Portabilität und Zuverlässigkeit bieten, führend im neuromorphen Computing. Ihr neuronaler AkidaTM-Prozessor unterstützt das Lernen auf dem Gerät und ermöglicht so eine Personalisierung und Anpassung ohne Cloud-Konnektivität. Durch die Hinzufügung zeitlich ereignisbasierter neuronaler Netze (TENNs) erreicht die Technologie von BrainChip bemerkenswerte Geschwindigkeitssteigerungen bei komplexen Zeitreihendatenanwendungen und steigert so die Effizienz bei gleichzeitiger Beibehaltung der Genauigkeit. Die Innovation von BrainChip wurde von der NASA für die Autonomie im Weltraum und von Mercedes Benz für Automobilanwendungen ausgezeichnet und verspricht transformative Lösungen für verschiedene Branchen. Der Fortschritt der neuromorphen Computertechnologie ebnet den Weg für eine neue Ära KI-fähiger Edge-Geräte, die in Echtzeit lernen und sich anpassen können."
Entdecken Sie die dynamische Welt der Edge-KI-Anwendungen in allen Branchen
https://www.wevolver.com/article/2024-state-of-edge-ai-repor…
Auszug :
aus Art. 9:
FALLSTUDIE: BRAINCHIP
Skalierung generativer oder multimodaler KI
Das Phänomen der generativen KI und die damit verbundene multimodale KI haben eine neue Art von Dienstleistungen und Geschäften eröffnet, verbunden mit der enormen Herausforderung exponentiell steigender Kosten für Training und Inferenz. Aktivitäten wie ASR (Automatic Speech Recognition) durch Rohaudio, Text-to-Speech (und umgekehrt) und mit dem Aufkommen von Augmented Reality eine kontextbezogenere Szenengenerierung gehören zu den vielen Möglichkeiten, die die Nachfrage nach Rechenleistung steigern.
Die Herausforderung besteht darin, dass die Menge an Sensordaten, LLMs und Large Vision Models (LVMs) zu umfangreich ist, um sie auf dem Edge-Gerät zu verwalten. Daher verursacht es eine viel größere Last in der Cloud, ganz zu schweigen von den Herausforderungen in Bezug auf Echtzeitreaktion, Sicherheit und Datenschutz. Mit der Verlangsamung des Mooreschen Gesetzes und insbesondere der Dennard-Skalierung bringen die als selbstverständlich angesehenen Leistungs- und Energievorteile nicht den erwarteten Gewinn. Daher sind zahlreiche architektonische Innovationen erforderlich, um Edge-Geräte zu stärken.
Die DNA von BrainChip ist die des gehirninspirierten, neuromorphen Computings, jedoch auf digitale und ereignisbasierte Weise und nicht auf herkömmliche Weise analog. In der zweiten Generation führte BrainChip die Temporal Event-based Neural Networks (TENNs) ein, die sich sehr gut für mehrdimensionale Streaming-Daten eignen. Zunächst haben TENNs ihren Nutzen für eine Vielzahl von Streaming-Datenlösungen gezeigt – sie verbrauchen rohe Audiosignale oder Gesundheitsdaten, ohne dass eine Filterung erforderlich ist, um Audio- oder Vitalparameter abzuleiten. Ebenso zeigen sie Vorteile bei der Erkennung von Videoobjekten in Leistungsbereichen im Subwatt-Bereich.
Die Kombination der neuen Algorithmen mit einigen innovativen Hardwareoptionen – insbesondere solchen, die 3D-Faltungen sehr effizient machen – bringt einen großen Effizienzschritt mit sich und zeigt eine mehr als 100- bis 500-fache Verbesserung der Energieeffizienz ohne Kompromisse bei der Genauigkeit. Was das disruptive Potenzial angeht, könnten TENNs LLMs und LVMs am Edge revolutionieren. Ein TENNs-Äquivalent wurde an transformatorbasierten Modellen früherer Generationen getestet und hat gezeigt, dass bei gleichwertigen Ratlosigkeitswerten (ein Indikator für Korrektheit) die Modellgröße und die MACs/Token um 3–4 Größenordnungen reduziert werden. Noch wichtiger ist, dass das Training dieser Modelle dem CNN-Training ähnelt und dennoch weniger als ein Zehntel der Zeit im Vergleich zum Transformatoräquivalent dauert.
Das Ergebnis ist, dass AkidaTM mit TENNs radikale Alternativen für Edge Devices bieten kann, die jetzt viel komplexere Modelle in einer Lösung mit kleinem Platzbedarf für Vision, Überwachung, Hörgeräte, Automobil, Gesundheitswesen und mehr verarbeiten können. Schauen Sie sich unser Whitepaper von BrainChip an.
aus Art. 11
"Realistisch gesehen bestehen neuromorphe Chips aus zahlreichen künstlichen Neuronen und Synapsen, die das Verhalten von Gehirnspitzen widerspiegeln. Diese Chips bieten erhebliche Vorteile für die Skalierung von Edge-KI-Anwendungen. Sie verbrauchen weniger Strom und bieten höhere Verarbeitungsgeschwindigkeiten im Vergleich zu herkömmlichen Prozessoren. Entscheidend ist, dass sie Edge-KI-Systeme mit menschenähnlichen Denkfähigkeiten ausstatten, die für verschiedene Anwendungen wie Hindernisvermeidung und robuste akustische Wahrnehmung von großem Nutzen sind.
BrainChip ist mit seinen vollständig digitalen Designs, die Portabilität und Zuverlässigkeit bieten, führend im neuromorphen Computing. Ihr neuronaler AkidaTM-Prozessor unterstützt das Lernen auf dem Gerät und ermöglicht so eine Personalisierung und Anpassung ohne Cloud-Konnektivität. Durch die Hinzufügung zeitlich ereignisbasierter neuronaler Netze (TENNs) erreicht die Technologie von BrainChip bemerkenswerte Geschwindigkeitssteigerungen bei komplexen Zeitreihendatenanwendungen und steigert so die Effizienz bei gleichzeitiger Beibehaltung der Genauigkeit. Die Innovation von BrainChip wurde von der NASA für die Autonomie im Weltraum und von Mercedes Benz für Automobilanwendungen ausgezeichnet und verspricht transformative Lösungen für verschiedene Branchen. Der Fortschritt der neuromorphen Computertechnologie ebnet den Weg für eine neue Ära KI-fähiger Edge-Geräte, die in Echtzeit lernen und sich anpassen können."
Antwort auf Beitrag Nr.: 75.592.502 von TurnschuhOderLackschuh am 09.04.24 23:25:32
😴
Zitat von TurnschuhOderLackschuh: Kannst du das Gegenteil beweisen? Dann nenne Quellenangaben!
Aber wie es aussieht, hat Nokery Recht!
😴
Antwort auf Beitrag Nr.: 75.592.130 von CAFliege am 09.04.24 21:58:30Kannst du das Gegenteil beweisen? Dann nenne Quellenangaben!
Aber wie es aussieht, hat Nokery Recht!
Aber wie es aussieht, hat Nokery Recht!
Antwort auf Beitrag Nr.: 75.591.962 von Nokery am 09.04.24 21:28:03
Zitat von Nokery: Brainchips Akida liegt ungenutzt und nicht einmal eingeschaltet im Frachtraum eines Satelliten, verbaut in einem nich nie genutzten Roboter-Prototypen eines Startups ohne marktreife Produkte.
Kannst du das nachweisen oder ist das Frust aufgrund der Sayona Kursentwicklung?
Trading Spotlight
Antwort auf Beitrag Nr.: 75.591.191 von Investstratege1980 am 09.04.24 18:52:17Brainchips Akida liegt ungenutzt und nicht einmal eingeschaltet im Frachtraum eines Satelliten, verbaut in einem nich nie genutzten Roboter-Prototypen eines Startups ohne marktreife Produkte.
Wie du bei diesen Vorgaben auf deine abenteuerlichen Schlusfolgerungen kommst, ist mir ein Rätsel.
Wie du bei diesen Vorgaben auf deine abenteuerlichen Schlusfolgerungen kommst, ist mir ein Rätsel.
Antwort auf Beitrag Nr.: 75.585.098 von Nokery am 08.04.24 20:47:44Wenn alles gut läuft und so sieht es derzeit aus, so wird die Akida-Technik Stand jetzt für die Weltraumtechnik als Standard gesetzt werden.
Akida wird in wenigen Monaten entsprechend lizenziert werden, das wurde auch schon entsprechend von den beteiligten Firmen gepostet.
Akida ist derzeit der effizienteste neuromorphe Chip, den es gibt. Er kann unter härtesten Bedingungen mit absolut geringstem Stromverbrauch arbeiten und eignet sich daher hervorragend für den Weltraum.
Akida wird in wenigen Monaten entsprechend lizenziert werden, das wurde auch schon entsprechend von den beteiligten Firmen gepostet.
Akida ist derzeit der effizienteste neuromorphe Chip, den es gibt. Er kann unter härtesten Bedingungen mit absolut geringstem Stromverbrauch arbeiten und eignet sich daher hervorragend für den Weltraum.
Antwort auf Beitrag Nr.: 75.584.666 von belier am 08.04.24 19:12:10
Das Ergebnis der Weltallstory ist also wie vermutet bis jetzt:
Der ANT61-Roboter-Prototyp mit dem Brainchip-Brain wurde bis jetzt nur an Bord eines Satelliten in eine Erdumlaufbahn geschossen.
Erste Tests (imo innerhalb des Satelliten) erfolgen erst irgendwann später im Jahr!
"We will test ANT61 Brain later this year and perform training and evaluation of various neural networks that we will use for future in-orbit servicing technology demonstrations."
Schönes Einzelstück-Forschungsprojek ohne Funktionsnachweis e bisher imo.
Zitat von belier: .
https://brainchip.com/revolutionizing-space-infrastructure-a…
Das Ergebnis der Weltallstory ist also wie vermutet bis jetzt:
Der ANT61-Roboter-Prototyp mit dem Brainchip-Brain wurde bis jetzt nur an Bord eines Satelliten in eine Erdumlaufbahn geschossen.
Erste Tests (imo innerhalb des Satelliten) erfolgen erst irgendwann später im Jahr!
"We will test ANT61 Brain later this year and perform training and evaluation of various neural networks that we will use for future in-orbit servicing technology demonstrations."
Schönes Einzelstück-Forschungsprojek ohne Funktionsnachweis e bisher imo.
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