GNW-News: BrainChip bringt Sequora auf den Markt: Edge-KI, die nicht nur erkennt, sondern auch versteht und reagiert

LAGUNA HILLS, Kalifornien, Oct. 14, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- BrainChip Holdings Ltd (https://brainchip.com/). (ASX: BRN, OTCQX: BRCHF, ADR: BCHPY), ein weltweit führender Anbieter von extrem stromsparender, vollständig digitaler, ereignisbasierter neuromorpher KI, hat heute die Einführung von BrainChip Sequora(TM) Core IP bekanntgegeben, einem Prozessor-IP-Kern, der generative KI, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs), direkt auf batteriebetriebenen Edge- Geräten ausführt.

LAGUNA HILLS, Kalifornien, Oct. 14, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- BrainChip Holdings
Ltd (https://brainchip.com/). (ASX: BRN, OTCQX: BRCHF, ADR: BCHPY), ein weltweit
führender Anbieter von extrem stromsparender, vollständig digitaler,
ereignisbasierter neuromorpher KI, hat heute die Einführung von BrainChip
Sequora(TM) Core IP bekanntgegeben, einem Prozessor-IP-Kern, der generative KI,
einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs), direkt auf batteriebetriebenen Edge-
Geräten ausführt.
Sequora, der nächste Schritt in der Roadmap von BrainChip für Edge-KI, baut auf
den Stärken der Akida((TM))-Plattform des Unternehmens auf. Seine Effizienz beruht
auf der Modellstruktur: Durch den Zustandraumansatz bleibt der Speicherbedarf
konstant, unabhängig davon, wie lange der Datenstrom oder die Konversation
andauert. Daher lässt sich Sequora auf Modelle mit wenigen Millionen bis zu 3
Milliarden Parametern skalieren. Geräte, die früher lediglich ein Signal
erkennen konnten, sind nun in der Lage, dieses zu verstehen, zu erklären und
darauf zu reagieren - und zwar auf dem Leistungsniveau, das Kunden von BrainChip
erwarten.
?Unsere Kunden aus der Wirtschaft sowie aus den Bereichen Luft- und Raumfahrt
und Verteidigung integrieren KI in viele der Edge-Systeme der nächsten
Generation, die Echtzeitverarbeitung und Entscheidungsfindung in überlasteten
und umkämpften Umgebungen ermöglichen - und das bei minimalem Platz-, Gewichts-
und Energiebedarf", so Frank Ferrante, Chief Executive Officer von ForwardEdge
ASIC. ?Sequora bündelt generative KI in einem IP-Kern mit geringem
Energieverbrauch, der viele der Anforderungen an die von uns entwickelten
kundenspezifischen Halbleiter erfüllt. Dies eröffnet uns die Möglichkeit,
missionskritische Edge-ASICs mit geräteinterner Intelligenz auszustatten."
Was Sequora leistet
Sequora beseitigt den Speicher- und Leistungsengpass, der bisher den Einsatz
generativer KI in batteriebetriebenen Geräten wie Ohrhörern und Sensorknoten
verhindert hat. In Kombination mit Akida vereint die Lösung zwei Arbeitslasten
in einem System: Akida verarbeitet gestreamte Sensordaten - Schwingungs-, Audio-
, Radar-, rohe Hochfrequenz-IQ-Daten (RF) sowie biologische Signale -, während
Sequora generative und sequenzielle KI-Anwendungen ausführt, darunter
gerätebasierte LLMs, Sprach-zu-Sprache-Interaktion und KI-Agenten.
Märkte, die von Consumer-Voice-Anwendungen und Wearables über Luft- und
Raumfahrt sowie Verteidigung, Automobil- und Industrieradar, industrielles IoT
bis hin zu medizinischen und biomedizinischen Geräten reichen, benötigen sowohl
konventionelle Inferenz als auch generative Inferenz in ein und demselben
Produkt.
?Am Edge kommt KI in der alltäglichen Infrastruktur zum Einsatz - von
Verbrauchszählern bis hin zu Mobilitätssystemen", sagt Jay Kim, CEO von edgeAI
Inc. ?BrainChip hat schon früh erkannt, dass Effizienz darüber entscheiden wird,
wer am Edge die Oberhand gewinnt. Nun wenden sie dieselbe Denkweise auf
generative KI an und statten Geräte, die mit einer kleinen Batterie betrieben
werden, mit Sprach- und Schlussfolgerungsfähigkeiten aus."
Die wichtigsten Herausforderungen, denen sich Sequora stellt:
  * Generative Modelle stoßen an die Grenzen der Speicherbandbreite
  * Kosten pro Wort, die mit zunehmender Länge der Konversation (Kontextfenster)
    und des zugehörigen Caches steigen
  * Der Speicherverkehr begrenzt die Modellgröße im Akkubetrieb
  * Für vorhersehbare Verzweigungen zur Laufzeit im Hinblick auf
    Zertifizierungen in den Bereichen Automobiltechnik, Medizintechnik und
    Avionik zu sorgen
  * Latenz pro Abfrage auf dem Gerät und Datenschutz
Sensorik und generative KI auf einem Gerät, mit einem Akku
?Die Kunden verlangen nicht nur einen Signalklassifikator oder ein
Sprachmodell", so Sean Hehir, Chief Executive Officer von BrainChip. ?Sie
möchten beides - in ein und demselben Produkt, mit ein und demselben Akku. Akida
und Sequora bieten gemeinsam genau das."
Da Sequora generative und sequenzielle KI ausführt, ohne Daten vom Gerät zu
übertragen, erfüllt es eine zunehmend wichtige Marktanforderung: die
Souveränität über Daten und KI-Modelle zu wahren und gleichzeitig Größe, Gewicht
und Stromverbrauch zu minimieren.
Verfügbarkeit
Sequora ist ab sofort als lizenzierbares Halbleiter-IP erhältlich. Kunden
integrieren das Design in ihr eigenes System-on-Chip (SoC) und lassen es bei
einer Foundry ihrer Wahl und in einem Prozessknoten ihrer Wahl fertigen. Das
Sequora-Paket wird als prozessunabhängiger, vollständig synthetisierbarer Code
auf Register-Transfer-Ebene (RTL) bereitgestellt und umfasst Verifikations-IP
und Testbench, Synthese-Skripte und Timing-Beschränkungen sowie ein SDK mit
einem statischen Graph-Compiler, einer C++-Laufzeitbibliothek und einer
Modellbibliothek.
Über BrainChip Holdings Ltd.
BrainChip (https://brainchip.com/) ist weltweit führend im Bereich der On-Chip-
Verarbeitung und des Lernens im Bereich Edge-KI. Der branchenweit erste,
vollständig digitale, ereignisgesteuerte KI-Prozessor des Unternehmens,
Akida((TM)), nutzt neuromorphe Prinzipien, um bereits am Erfassungsort
ausschließlich wesentliche Sensordaten zu analysieren und diese mit
unübertroffener Effizienz, Präzision und Energieeffizienz zu verarbeiten. Der
Sequora((TM)) von BrainChip ist ein leistungsfähiger digitaler KI-Prozessor für
GenAI und andere große Modelle, die auf Zustandsraumarchitekturen basieren. Die
Technologie von BrainChip kommt branchenübergreifend zum Einsatz, unter anderem
in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, industrielles Internet der
Dinge, Gesundheitswesen, Verbrauchergeräte und Wearables. Erfahren Sie mehr
unter www.brainchip.com (http://www.brainchip.com/).
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