Renta 4 Wertefinder, ¿Qué sabemos de este fondo?

Interesantísima exposición. Así da gusto.

Como siempre, Jürgen, muchas gracias por tu disponibilidad.

Muchas gracias por la explicación.

Tendrán algun video o artículo donde detallen mas su tesis sobre Brainchip?

Mi principal pregunta, y ojalá me pudieran ayudar, es qué ventaja tiene BRN frente a INTC o IBM o GOOGL aparte de esos 3 años que mencionan? Si estas 3 últimas compañías están desarrollando la misma tecnología y tienen mas dinero y negocios solventes capaces de inyectar mas dinero en el futuro, además de que poseen mejores canales de distribución y capacidad productiva, entonces cuál es la ventaja de  BrainChip?

O más bien qué tendría que pasar para que INTC, IBM y GOOGL no le ganaran a BrainChip?

Gracias

Hola Gaspar,

esta misma pregunta lo hice hace un año al fundador de Brainchip Peter van der Made. Me contestó en alemán y por ello no puedo transmitir su respuesta. Pero en resumidas cuentas la ventaja de Akida consiste en 1) que Brainchip trabajó con la tecnología mucho antes que IBM y Intel (IBM copió incluso partes del patento de Braichip), 2) que Akida utiliza convolución y agrupación basadas en eventos. Intel e IBM no lo tienen y, por tanto, tienen que utilizar 80 chips para la misma aplicación que Brainchip con un solo chip. 3) El chip de IBM es muy grande; 25 x 25 mm. Esto significa que el chip es muy caro. El chip de Intel es mucho más pequeño pero sólo tiene 128K neuronas. Tanto Intel como IBM no tienen aprendizaje en el chip. Brainchip tiene mucho más neuronas que Intel y IBM. De presentaciones de Intel u otras presentaciones en el internet sé también que el chip de Intel se utiliza de momento solo a nivel de investigación y que es incluso difícil acceder a el para estos fines. Akida entrará la producción este agosto. Para realmente entender las ventajas del neuromorphic computing hay que entrar en los principios de los spiking neural networks. El cerebro humano utiliza este tipo de spikes (pulsos) porque es un método más efectivo para procesar información. Es decir, el concepto de información se basa en el tiempo entre los spikes, para decirlo de forma aproximada. No obstante, se diferencia entre temporal coding y rate coding para procesar la información. Uno de los mejores artículos sobre esta diferencia (una tema de actualidad en el neuromorphic computing) que menciona también Brainchip es en el siguiente enlace: https://semiengineering.com/spiking-neural-networks-research-projects-or-commercial-products/. Según un libro de un científico ruso (Mixail Kiselev) en ruso todavía no está claro en que dirección va el tipo de coding y por ello creo que todavía hay mucha investigación alrededor tan solo este tema (aparte de muchos otros aspectos). Esto da una idea que cualquier ventaja de tiempo para los competidores será difícil ganarlo porque Brainchip tampoco se queda parado. De hecho, ya están trabajando en el Akida 2 y 3. En cuanto a Google, su chip Coral compite en algunos aspectos para trabajos de muchos cálculos pero el chip carece del self-learning, una de los principales ventajas para el edge computing. Más detalles sobre las ventajas se encuentran en la entrevista con Peter van der Made (la comparación con los otros chips aparece en el minuto 8:30 en este video; aquí el enlace: https://www.youtube.com/watch?v=H0dC76xWwOY). En todo caso, no importa quién gana, el mercado para los neuromorphic chips es enorme y habrá negocio para todos. A veces depende también del tipo de aplicaciones y supongo que sobre todo el self-learning rápido en el chip es una ventaja esencial sobre todo para el coche autónomo. En un video el científico ruso compara incluso la carrera hacía los neuromorphic chips con la carrera de hacer el primer viaje a la luna. Brainchip emplea gente no solamente en Australia sino también en los EE.UU., India y Francia. De momento me intriga porqué Rusia no avanza más ..., al menos se ve por el libro del científico que entienden los conceptos y hacen investigación. Ojalá pueda hacer por fin un viaje a Moscú para conocerle. Un a incógnita es la investigación en China. 

En Europa tenemos varios proyectos para el neuromorphic computing, pero están más bien destinados a fines científicos para entender cómo funciona el cerebro humano, y menos para comercializar un chip. Si buscas más información nada más buscar en Google y/o la página web de Brainchip. Allí hay también mucha información útil. 

La cotización de Brainchip ha sufrido recientemente porque algunos inversores pequeños han perdido la paciencia. Pero las grandes fortunas no se hacen en medianoche. Me acuerdo muy bien que con otra técnica revolucionaria (los OLEDS) tuvimos también mucha paciencia y al final la empresa Universal Display ofreció mucha plusvalía al fondo. 

Un saludo,

Jürgen

Muy interesante 

Gracias por la respuesta

Algun documento para entender mejor las perspectivas de estosnchip neuromorficos?

Este enlace de Brainchip ilustra un poco el potencial en el sector automovilístico: https://www.businesswire.com/news/home/20210728006111/en/Tech-Alert-Navigating-Driver-Privacy-and-Safety-of-Electric-Vehicles-Self-Driving-Vehicles

Como cualquier nueva tecnología siempre tarda un tiempo para adaptarla, sobre en los coches donde aspectos de seguridad juegan un papel muy importante. Es un poco parecido a las memorias non volátiles (non-volatile memories) donde la adopción también tarda. Todavía poca gente conoce Brainchip y se trata de un mercado bastante nuevo. Prueba de ello es que en toda España no hay ningún foro que lo discute. Por ello aparte de la empresa una buena fuente para seguir el desarrollo es el foro en Australia de HotCopper. Allí la gente sigue detenidamente el desarrollo. 

Saludos,

Jürgen

Gracias

Pero me refería a información que no provenga de BrainChip. La mayoría de lo que he leído son cosas patrocinadas o escritas por ellos. Eso sin duda tiene un sesgo a su favor. 

No he encontrado nada de alguien independiente que mencioné a BrainChip como IEEE o technode.

Esto es lo que me causa un poco de duda. Creo que puede ser un homerun, pero si nadie escribe sobre ellos ni los reconoce como participantes importantes, entonces se me hace muy raro porque tendría que creerles 100% a los de BrainChip.

Ojalá haya información independiente sobre el tema

Hola,

a estas alturas no puede haber estudios independientes sobre el chip de Brainchip porque la producción empieza solo este agosto. Hay los llamados EAP (early access programmes) y varias empresas - entre ellas la NASA y Renesas - entraron, pero por razones de confidencialidad no sabemos los nombres de otros y tampoco podemos esperar que estas empresas publican sus resultados de los tests. Simplemente es demasiado temprano. Quizá el único estudio independiente se encuentra en este enlace: https://semico.com/content/nanose-medical-and-brainchip-innovation. Hay un sinfín de artículos sobre Brainchip y sobre la necesidad de pasar a una nueva generación de chips donde el cálculo se hace en el mismo chip y no en la nube. Aquí no hay duda .., tampoco hay duda que los llamados "spiking neural networks" se inspiran en el cerebro humano y suponen el procesamiento de datos más efectivo.   Todavía no se entiende del 100% cómo funciona el cerebro humano, pero que los "spikes" juegan un papel importante está claro. Está también claro que un chip que solo se activa cuando hay un pulso consume menos energía que las redes tradicionales. También está claro que las redes neuronales (que funcionan a base del "gradient descent approach") necesitan una enorme cantidad de pesos (weights) para cambiarlos hasta encontrar la solución final. Google ya hace tiempo ha reconocido que tienen limites para seguir este camino .... . Para determinadas tareas este enfoque funciona muy bien, pero a la hora de tener tareas "time críticas" el aprendizaje debe de efectuarse en el mismo chip y no en la nube. Cómo lo hace Brainchip lo desconozco y creo que la empresa no da mucha información a propósito sobre este proceso de aprendizaje porque no quieren dar pistas a los competidores. Los pulsos solo dan una idea y aún allí hemos visto que hay varios métodos en el procesamiento (temporal coding y rate coding). Para ciertas tareas que requieren más bien cálculos el chip de Google Coral resulta  apto, pero cualquier aplicación que requiere un rápido aprendizaje (coche, drones, aviación, etc.) necesita otro tipo. En resumidas cuentas, únicamente cuando recibamos información que alguna empresa grande después de haber probado el chip entra en la comercialización, tendremos resultados independientes. Sabemos que Renesas lo utiliza pero desconocemos en qué cantidades y para qué aplicación. La confianza en Brainchip de los inversores se basa también en alto grado en su fundador Peter Van Der Made que es una persona seria que ha pasado mucho tiempo de su vida en el desarrollo de este chip. Trabajó antes para IBM cómo Chief Science Officer y de allí su conocimiento de IBM. En todo caso, yo igual que los otros inversores siempre intento de seguir los últimos desarrollos y enlazar con gente que es especialista. En el foro alemán se ve que hay gente con conocimientos más profundos. Lo ideal sería para mi contactar con el científico ruso, el autor de un libro bastante exhausto sobre el tema, pero no hasta ahora consigo contactar con el. Veremos ...

Un saludo,

Jürgen 

Muchas gracias por tu respuesta.

Me interesa la empresa. Esta en los límites de mi círculo de competencia, así que apenas lo estoy estudiando a fondo..