Die zweite Generation von Akida umfasst nun Temporal Event Based Neural Nets (TENN) Spatial-temporal Convolutions für die Verarbeitung zeitkontinuierlicher Rohdatenströme.

Die zweite Generation von Akida umfasst nun Temporal Event Based Neural Nets (TENN) Spatial-Temporal Convolutions für die Verarbeitung zeitkontinuierlicher Rohdatenströme. (Bild: Brainchip)

Update vom 5.10.2023

Kürzlich gab Brainchip bekannt, dass seine Akida-IP-Lösung der zweiten Generation für den Early Access verfügbar ist. Dies bedeutet, dass ausgewählte Partner oder Entwickler bereits Zugriff auf diese Technologie haben könnten. Es ist jedoch nicht genau angegeben, wann die allgemeine Verfügbarkeit für den breiten Markt geplant ist.

BrainChip-Partner, die die neuesten Funktionen von Akida IP in ihren Edge-Produkten nutzen möchten, sollten sich an sales@brainchip.com wenden, um weitere Möglichkeiten zu erfahren. Sean Hehir, CEO von BrainChip, betonte, dass dies ein bedeutender Schritt in BrainChips Vision ist, beispiellose KI-Verarbeitungsleistung für Edge-Geräte bereitzustellen, die unabhängig von der Cloud sind.

Die Features auf einen Blick

  • Audioverarbeitung, Filterung, Rauschunterdrückung für Hörgeräte und Hearables
  • Sprachverarbeitung für Verbraucher-, Automobil- und Industrieanwendungen
  • Vorhersage und Überwachung von Vitaldaten im Gesundheitswesen
  • Zeitreihenvorhersage für die industrielle vorausschauende Wartung
  • Video-Objekterkennung und -verfolgung für Verbraucher, Automobile und Industrie
  • Bildverarbeitung, LIDAR-Analyse für ADAS
  • Fortschrittliche Sequenzvorhersage für Roboternavigation und Autonomie

Stand zur Akida-Plattform der 2. Generation vom 6.3.2023

Das sehr effiziente und dennoch leistungsstarke neuronale Verarbeitungssystem, das von Brainchip für eingebettete Edge-KI-Anwendungen entwickelt wurde, bietet nun eine 8-Bit-Verarbeitung zusammen mit Funktionen wie Time-Domain-Convolutionos und Vision-Transformer-Beschleunigung. Dies ermöglicht ein hohes Leistungsniveau in Geräten im Sub-Watt-Bereich, das sie von der Wahrnehmung zur Kognition führt.

Die zweite Generation von Akida umfasst nun Temporal Event Based Neural Nets (TENN) räumlich-zeitliche Faltungen (Spatial-Temporal Convolutions), die die Verarbeitung von zeitkontinuierlichen Rohdatenströmen wie Videoanalyse, Zielverfolgung, Audioklassifizierung, Analyse von MRT- und CT-Scans für die Vorhersage von Vitalzeichen und Zeitreihenanalyse für Prognosen und vorausschauende Wartung verbessern. Diese Fähigkeiten werden in der Industrie, im Automobilbau, im digitalen Gesundheitswesen, im intelligenten Haus und in der intelligenten Stadt dringend benötigt. Die TENNs ermöglichen deutlich einfachere Implementierungen, indem sie die Rohdaten direkt von den Sensoren abrufen, was die Modellgröße und die durchgeführten Operationen drastisch reduziert und gleichzeitig eine sehr hohe Genauigkeit gewährleistet. Dadurch können die Designzyklen verkürzt und die Entwicklungskosten gesenkt werden.

Die Akida-Plattform im Überblick: Vom Akida-E für maximale Effizienz, über Akida-S (Sensor balanced) bis zu Akida-P mit höchster Leistungsfähigkeit.
Die Akida-Plattform im Überblick: Vom Akida-E für maximale Effizienz, über Akida-S (Sensor balanced) bis zu Akida-P mit höchster Leistungsfähigkeit. (Bild: Brainchip)

Das bringt die Vision-Transformer-Beschleunigung in der der zweiten Akida-Generation

Eine weitere Ergänzung der zweiten Akida-Generation ist die Vision-Transformers-Beschleunigung (ViT), ein neuronales Netzwerk, das sich bei verschiedenen Computer-Vision-Aufgaben wie Bildklassifizierung, Objekterkennung und semantischer Segmentierung als äußerst leistungsfähig erwiesen hat. Diese leistungsstarke Beschleunigung, kombiniert mit Akidas Fähigkeit, mehrere Schichten gleichzeitig zu verarbeiten, und der Hardwareunterstützung für Skip-Verbindungen, ermöglicht es, die Ausführung komplexer Netzwerke wie RESNET-50 vollständig im neuronalen Prozessor ohne CPU-Eingriff selbst zu verwalten und die Systemlast zu minimieren.

Die Vision-Transformer-Technologie ist besonders leistungsfähig bei Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung.
Die Vision-Transformer-Technologie ist besonders leistungsfähig bei Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung. (Bild: Brainchip)

Die Akida IP-Plattform verfügt über die Fähigkeit, auf dem Gerät zu lernen, was eine kontinuierliche Verbesserung und datenlose Anpassung ermöglicht, die die Sicherheit und den Datenschutz verbessert. In Verbindung mit der verfügbaren Effizienz und Leistung ermöglicht dies sehr differenzierte Lösungen, die bisher nicht möglich waren. Dazu gehören sichere Geräte mit kleinem Formfaktor, wie z. B. Hörgeräte und tragbare Geräte, die rohe Audiodaten verarbeiten, sowie medizinische Geräte zur Überwachung von Herz- und Atemfrequenz und anderen lebenswichtigen Daten, die nur 1 µW an Strom verbrauchen. Dies lässt sich bis hin zu Bildverarbeitungslösungen mit HD-Auflösung skalieren, die über hochwertige, batteriebetriebene oder lüfterlose Geräte bereitgestellt werden, wodurch eine Vielzahl von Anwendungen von Überwachungssystemen bis hin zu Fabrikmanagement und Augmented Reality effektiv skaliert werden kann.

TENNs ermöglichen eine deutlich einfachere Implementierung, indem sie Rohdaten direkt von den Sensoren abrufen, was die Modellgröße und die durchgeführten Operationen reduziert.
TENNs ermöglichen eine deutlich einfachere Implementierung, indem sie Rohdaten direkt von den Sensoren abrufen, was die Modellgröße und die durchgeführten Operationen reduziert. (Bild: Brainchip)

Sean Hehir, CEO von Brainchip, zur zweiten Akida-Generation

"Unsere Kunden wollten, dass wir erweiterte prädiktive Intelligenz, Zielverfolgung, Objekterkennung, Szenensegmentierung und erweiterte Bildverarbeitungsfunktionen ermöglichen. Diese neue Generation von Akida ermöglicht es Designern und Entwicklern, Dinge zu tun, die zuvor in einem Low-Power-Edge-Gerät nicht möglich waren. Indem wir aus rohen Sensordaten schlussfolgern und lernen, ohne dass digitale Signale vorverarbeitet werden müssen, machen wir einen großen Schritt in Richtung einer cloudlosen Edge-KI-Erfahrung."

Software und Tooling von Akida

Die Software und das Tooling von Akida vereinfachen die Entwicklung und Bereitstellung von Lösungen und Diensten mit diesen Funktionen weiter:

  • Eine effiziente Laufzeit-Engine, die Modellbeschleunigungen autonom und für den Entwickler völlig transparent verwaltet.
  • MetaTF-Software, die Entwickler mit ihrem bevorzugten Framework, wie TensorFlow/Keras, oder ihrer Entwicklungsplattform, wie Edge Impulse, verwenden können, um KI-Lösungen einfach zu entwickeln, abzustimmen und einzusetzen.
  • Unterstützt alle Arten von Convolutional Neural Networks (CNN), Deep Learning Networks (DNN), Vision Transformer Networks (ViT) sowie Spiking Neural Networks (SNNs) und ist damit zukunftssicher, da die Modelle immer fortschrittlicher werden.

Akida verfügt über einen Modell-Zoo und ein wachsendes Ökosystem von Software-, Tool- und Modellanbietern sowie von IP-, SoC-, Foundry- und Systemintegrator-Partnern. BrainChip arbeitet mit Early Adopters an der IP-Plattform der zweiten Generation. Die allgemeine Verfügbarkeit wird im 3. Quartal 2023 erfolgen.

Die Autorin: Dr.-Ing. Nicole Ahner

Die Autorin: Dr. Nicole Ahner
(Bild: Hüthig)

Ihre Begeisterung für Physik und Materialentwicklung sorgte dafür, dass sie im Rahmen ihres Elektrotechnik-Studiums ihre wahre Berufung fand, die sie dann auch ins Zentrum ihres beruflichen Schaffens stellte: die Mikroelektronik und die Halbleiterfertigung. Nach Jahren in der Halbleiterforschung recherchiert und schreibt sie mittlerweile mit tiefem Fachwissen über elektronische Bauelemente. Ihre speziellen Interessen gelten Wide-Bandgap-Halbleitern, Batterien, den Technologien hinter der Elektromobilität, Themen aus der Materialforschung und Elektronik im Weltraum.

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