BrainChip将于4月22日至24日在加利福尼亚州旧金山机场凯悦酒店举行的tinyML峰会2024上，向与会者展示第二代Akida架构平台的增强功能。
在峰会上，BrainChip高级产品经理Chris Jones将展示Akida的增强功能，包括在极小尺寸设备上有效学习的能力，以及头部姿势和情绪分类等功能，所有这些都是没有云连接的情况下在边缘实时完成的。公司高管将在现场进行演讲，并展示利用Akida知识产权的一些可持续和高效的人工智能解决方案的特性。
作为展会的一部分，BrainChip将展示他们最新的Akida技术，实现更先进、更强大、更准确的人工智能。结合NVISO集团人工智能人类行为软件和BrainChip的Akida神经形态计算（Neuromorphic），由此产生的系统通过实时感知和观察头部和身体姿势、眼球追踪和凝视来监控用户的状态，并指示情感推理。
“BrainChip在神经形态计算市场上处于领先地位，这使我们的客户能够在边缘构建非常低能耗的人工智能设备。“BrainChip的首席技术官Tony Lewis表示:“神经形态技术在大多数都是流工作负载的边缘领域表现出色，因为每一帧数据都与前一帧高度相关。”“我们可以利用这些相关性来大幅降低我们的电力需求。相比之下，基于云的人工智能已经进化出了一个针对非相关工作负载进行优化的硬件生态系统。我们觉得我们将比那些仅仅试图在边缘启用云计算的公司有优势。在边缘，你必须从头开始重新考虑硬件。这就是BrainChip所做的。”
tinyML峰会以展览、演讲和网络为特色，具有影响力。展览区展示了tinyML技术的领导者，现场展示了最新的创新成果。峰会将提供多种机会，与其他社区成员建立联系，分享想法，建立协作解决方案，并加强商业网络。
BrainChip的神经处理器Akida IP是一种基于事件的技术，与传统的神经网络加速器相比，它的功耗更低。更低的功耗提供更大的可伸缩性和更低的操作成本。BrainChip的Akida支持在各种用例中进行增量学习和高速推理。BrainChip的Essential AI技术将影响的市场领域包括下一代智能汽车、现在和未来的智能家居以及工业物联网。
BrainChip是边缘人工智能片上处理和学习的全球领导者。该公司的首款全数字化、基于事件的人工智能处理器AkidaTM利用神经形态原理模拟人类大脑，在采集点只分析必要的传感器输入，以无与伦比的效率、精度和能源经济性处理数据。
Akida独特地将边缘学习功能置于芯片本地，独立于云，大大减少了延迟，同时提高了隐私和数据安全性。Akida神经处理器IP可以集成到任何工艺技术的SoC中，在当今的工作负载和网络中显示出巨大的优势，并为开发人员提供了一个平台，可以使用Tensorflow/Keras等标准人工智能工作流来创建、调整和运行他们的模型。为了使有效的边缘计算能够在联网汽车、消费电子产品和工业物联网等现实世界应用中普遍部署，BrainChip正在证明，接近传感器的片上人工智能是其客户产品和地球的未来。