BrainChip AKD1500 bringt KI auf Celus-Plattform

BrainChip und Celus wollen den neuromorphen Co-Prozessor AKD1500 sowie ein zugehöriges M.2-Modul in die cloudbasierte Entwicklungsumgebung von Celus aufnehmen. Die Komponenten sollen ab August 2026 über die Plattform verfügbar sein. Hardwareentwickler können den Prozessor damit bereits während der Konzept- und Architekturphase eines Elektronikprojekts berücksichtigen. Die Celus Design Platform soll Informationen zur Auswahl, Verschaltung und Konfiguration der Komponenten in den Entwicklungsablauf einbinden.

Ziel der Kooperation ist es, den Einstieg in neuromorphe Edge-AI-Anwendungen zu vereinfachen. Bei der bisherigen Integration solcher Prozessoren müssen Entwicklungsteams technische Angaben aus Datenblättern, Schnittstellenbeschreibungen und Referenzschaltungen zusammenführen. Celus will diese Informationen in strukturierter Form innerhalb der Plattform bereitstellen. Die erzeugten Schaltungen, Stücklisten und Architekturvorschläge können anschließend in weiteren Entwicklungsumgebungen bearbeitet werden.

Wie wird der AKD1500 in Systeme eingebunden?

Der AKD1500 ist als Co-Prozessor für die lokale Verarbeitung von KI-Anwendungen konzipiert. Er wird nicht als alleinige Recheneinheit eingesetzt, sondern ergänzt ein vorhandenes Hostsystem. Über PCIe Gen2 oder serielle SPI-Schnittstellen lässt sich der Prozessor mit Systemen auf Basis von x86, Arm oder RISC-V verbinden. Dadurch kann er sowohl in neue Gerätearchitekturen integriert als auch zur Erweiterung bestehender Hardwareplattformen eingesetzt werden.

Nach den veröffentlichten technischen Angaben erreicht der AKD1500 eine Verarbeitungskapazität von bis zu 800 effektiven GOPS bei einer Leistungsaufnahme von weniger als 300 mW. Der Chip verfügt über 1 MB lokalen Speicher und arbeitet mit Taktfrequenzen zwischen 5 und 400 MHz. Gefertigt wird er in einem 22-nm-FD-SOI-Prozess. Das Gehäuse misst 7 × 7 mm. Die lokale Speicherausstattung soll externe Speicherzugriffe verringern. Das ist insbesondere bei batteriebetriebenen Geräten und Systemen mit begrenzter Kühlung relevant, da Datenbewegungen zwischen Prozessor und externem Speicher einen Teil des Energiebedarfs verursachen.

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Neuromorphe Architektur für lokale Verarbeitung

Die Akida-Architektur von BrainChip verarbeitet Daten ereignisbasiert. Rechenoperationen werden vor allem dann ausgelöst, wenn sich relevante Eingangssignale verändern. Im Unterschied zu einer kontinuierlichen Verarbeitung müssen damit nicht sämtliche Sensordaten in gleicher Weise ausgewertet werden. Der Ansatz orientiert sich an neuronalen Verarbeitungsprinzipien und ist auf Anwendungen ausgelegt, bei denen Sensorinformationen unmittelbar am Entstehungsort analysiert werden. Dazu zählen unter anderem Bild-, Audio-, Bewegungs- und Vibrationsdaten.

Der AKD1500 unterstützt zudem Lern- und Anpassungsvorgänge auf dem Gerät. Modelle können dadurch auf neue Daten oder veränderte Einsatzbedingungen reagieren, ohne dass sämtliche Informationen an ein Cloud-System übertragen werden müssen. BrainChip nennt hierfür unter anderem On-Chip-Lernen und One-Shot-Lernen. Für die Softwareentwicklung stellt BrainChip die MetaTF-Werkzeugkette bereit. Sie dient dazu, Modelle aus verbreiteten Machine-Learning-Umgebungen für die Akida-Architektur aufzubereiten. Laut den Produktangaben werden unter anderem TensorFlow, Keras und PyTorch berücksichtigt.

Welche Rolle spielt AkidaTag?

Mit AkidaTag hat BrainChip im März 2026 eine Referenzplattform für batteriebetriebene Wearables und industrielle Sensorsysteme vorgestellt. Sie kombiniert den AKD1500 mit dem Wireless-SoC nRF5340 von Nordic Semiconductor. Innerhalb des Referenzdesigns übernimmt der AKD1500 die Auswertung der Sensordaten. Der nRF5340 ist für Funkverbindungen, Sensormanagement und Anwendungslogik vorgesehen. Diese Aufgabenteilung soll ermöglichen, Sensordaten lokal zu erfassen und auszuwerten, ohne dauerhaft auf ein Smartphone, einen Computer oder eine Cloud-Verbindung angewiesen zu sein.

Zur Plattform gehören neben der Hardwarebasis auch Firmware, mechanische Komponenten und eine mobile Begleit-App. Über Bluetooth Low Energy lassen sich Konfigurationen übertragen, Modelle und Firmware aufspielen sowie Diagnose- und Statusdaten auslesen. AkidaTag ist als Entwicklungsgrundlage für OEMs und Systemintegratoren vorgesehen. Die Plattform soll damit nicht nur einzelne Funktionen demonstrieren, sondern als Ausgangspunkt für eigene Wearable- und Sensorprodukte dienen. Für Evaluierungen ist AkidaTag laut BrainChip seit Mai 2026 vorgesehen. Die Bereitstellung in größeren Stückzahlen ist für das dritte Quartal 2026 geplant. Zum Lizenzumfang sollen unter anderem Schaltpläne, Firmware und die mobile Anwendung gehören.

Einsatzfelder von BrainChips Edge-AI-Technik

BrainChip positioniert den AKD1500 für industrielle, medizinische und sicherheitsbezogene Anwendungen sowie für Wearables, intelligente Sensoren und vernetzte Geräte. Der Prozessor ist insbesondere für Einsatzfälle vorgesehen, in denen Energieverbrauch, Bauraum, Reaktionszeit oder eine eingeschränkte Netzverbindung berücksichtigt werden müssen.

Bei Wearables kann die lokale Verarbeitung beispielsweise zur Auswertung biologischer Signale, zur Sprachaktivierung oder zur Erkennung akustischer Ereignisse dienen. Sensible Messdaten müssen dabei nicht für jeden Analyseschritt an ein externes System übertragen werden. In industriellen Anwendungen kommen unter anderem die Erkennung von Bewegungs- und Vibrationsmustern sowie die Identifikation von Abweichungen infrage. Solche Funktionen können für die Zustandsüberwachung von Maschinen oder für Wartungskonzepte eingesetzt werden.

Darüber hinaus arbeitet BrainChip mit Parsons beziehungsweise dessen Tochtergesellschaft Blue Ridge Envisioneering an Anwendungen für den Verteidigungsbereich. Vorgesehen ist die Integration des AKD1500 in Edge-Plattformen, die Daten auch bei eingeschränkten Kommunikationsverbindungen lokal verarbeiten. Als mögliche Felder werden unter anderem Bedrohungserkennung, Aufklärung, elektronische Kampfführung und autonome Systeme genannt. Erste Muster des AKD1500 sind nach Angaben von BrainChip bereits an Partner ausgeliefert worden. Die Serienproduktion ist für das dritte Quartal 2026 vorgesehen.

Was bedeutet die Kooperation für Hardwareteams?

Die Integration in die Celus Design Platform verbindet die Prozessortechnik von BrainChip mit einem Arbeitsablauf für die Entwicklung elektronischer Systeme. Anforderungen sollen zunächst in eine Hardwarearchitektur überführt werden. Darauf aufbauend kann die Plattform Schaltungskonzepte und Stücklisten erzeugen. Bei Projekten mit dem AKD1500 soll Celus unter anderem Angaben zu Schnittstellen, Stromversorgung, Hostsystem und unterstützenden Komponenten einbeziehen. Entwicklungsteams müssen diese Informationen dadurch nicht ausschließlich aus einzelnen technischen Dokumenten zusammenstellen.

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Nicole Ahner

Die Plattform ersetzt jedoch nicht die technische Prüfung eines Entwurfs. Anwendungsspezifische Anforderungen, thermische Bedingungen, Sicherheitsvorgaben, Zulassungen und Tests bleiben Bestandteile des Entwicklungsprozesses. BrainChip erhält durch die Zusammenarbeit Zugang zu den Hardwareentwicklern, Komponentenherstellern, Distributoren und Softwareanbietern im Umfeld der Celus-Plattform. Celus erweitert zugleich seinen Komponentenbestand um einen Co-Prozessor für neuromorphe Edge-AI-Anwendungen.

Mit der für August 2026 geplanten Integration soll der BrainChip AKD1500 direkt innerhalb der Celus Design Platform auswählbar werden. Damit entsteht ein zusätzlicher Entwicklungsweg für Geräte, die Sensordaten lokal und mit begrenztem Energiebedarf verarbeiten sollen.

Celus automatisiert frühe Entwicklungsschritte

Celus bietet eine cloudbasierte Plattform für den Entwurf elektronischer Systeme. Sie kann Anforderungen in Systemarchitekturen, Schaltpläne und Stücklisten überführen. Wiederverwendbare Funktionsbausteine sowie Bauteil- und Lieferkettendaten unterstützen dabei die Auswahl und Kombination geeigneter Komponenten.

Für den BrainChip AKD1500 bedeutet dies, dass Schnittstellen, Stromversorgung und ergänzende Bauteile bereits in einer frühen Entwicklungsphase berücksichtigt werden können. Die technische Prüfung und Freigabe der erzeugten Entwürfe bleibt Aufgabe der Entwicklungsteams.