Markt für neuromorphes Computing – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, 2018-2028F, segmentiert nach Angebot (Hardware, Software), nach Bereitstellung (Edge Computing, Deploy Computing), nach Technologie (MMES und Nicht-MEMS), nach Endbenutzer (Automobil, Gesundheitswesen, Unterhaltungselektronik, Militär & Verteidigung und Industrie), nach Region und Wettbewerb
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für neuromorphes Computing – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognose, 2018-2028F, segmentiert nach Angebot (Hardware, Software), nach Bereitstellung (Edge Computing, Deploy Computing), nach Technologie (MMES und Nicht-MEMS), nach Endbenutzer (Automobil, Gesundheitswesen, Unterhaltungselektronik, Militär & Verteidigung und Industrie), nach Region und Wettbewerb
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 4,3 Milliarden USD |
| Größter Markt | Nordamerika |
| CAGR (2023–2028) | 21,98 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Gesundheitswesen |
Der globale Markt für neuromorphes Computing wird im Prognosezeitraum voraussichtlich rasant wachsen. Die steigende Nachfrage nach künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen wird die Effektivität und Leistung der Instrumente steigern, da die Kombination dieser beiden das Geschäftsfeld revolutionieren dürfte, indem sie das notwendige Urteilsvermögen für intelligente Schlussfolgerungen bietet. Diese Geräte sind stark gefragt, da sie gegenüber herkömmlichen Geräten mehrere Vorteile bieten, wie z. B. Bilderkennung, Betrugserkennung, Spracherkennung usw. Die Technologie der künstlichen Intelligenz findet Anwendung in verschiedenen, vielfältigen Branchen, darunter Verteidigung, Medizin, Telekommunikation, Versorgungswirtschaft, Unterhaltung, Telekommunikation, Lebensmittel und Getränke usw.
Neural Computing ist die Weiterentwicklung von Computern, die auf Systemen basieren, die im menschlichen Gehirn und Nervensystem vorkommen. Neuroimaging Computing nutzt das enorme Potenzial und die Leistung des menschlichen Gehirns und kann ohne größere Lücken bei der Softwarebereitstellung genauso effektiv funktionieren wie das menschliche Gehirn. Ein technologischer Fortschritt, der die technische Bedeutung des neuronalen Computings geweckt hat, ist die Entwicklung von Modellen künstlicher neuronaler Netze (KNN).
Die Automobilunternehmen wurden von der Pandemie negativ beeinflusst. Das Projekt neuronaler Computing-Geräte beginnt mit der Einrichtung eines künstlichen neuronalen Netzes, das auf Hunderten von Millionen Neuronen basiert. Diese Neuronen sind wie Neuronen im menschlichen Gehirn. Neuronale Computer sind aufgrund ihrer schnellen Reaktionsfähigkeit ein erstaunlicher Durchschnitt, da ihre Verarbeitung sehr schnell ist. Im Vergleich zu herkömmlichen Computern sind neuronale Computer so konzipiert, dass sie wie das menschliche Gehirn funktionieren, und daher ist ihre schnelle Reaktionsfähigkeit ein großer Vorteil für die Branche. Neuromorphe Technologie kann in Kombination mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen in Verteidigungssystemen eingesetzt werden, um die Rechenleistung zu erhöhen und analytische Ergebnisse zu liefern, die die Entscheidungsfindung in Kriegszeiten beschleunigen. Darüber hinaus ist neuromorphe Technologie deutlich energieeffizienter und kann die Mobilität, Ausdauer und Tragbarkeit der Technologie verbessern, die Soldaten im Feld installieren können. Intel erwägte beispielsweise, neuromorphe Technologie auf Drohnenkameras anzuwenden, indem ein Loihi-Chip installiert wurde, der organische Signale von der Kamera empfangen und wie biologische Gedanken verarbeiten könnte, wodurch die Wahrnehmung der Drohne erheblich beschleunigt würde.
Es wird erwartet, dass das Bildverarbeitungssegment den Markt im Jahr 2023 mit einem Umsatzanteil von über 50 % dominieren wird. Dies ist auf die zunehmende Einführung von Computer Vision in einer Vielzahl von Branchen zurückzuführen, darunter Automobil, Gesundheitswesen sowie Medien und Unterhaltung. Beispielsweise ist die medizinische Bildgebung eine der wichtigsten Anwendungen der Bildverarbeitung. Fortschritte bei Bildsensoren und anderen Verarbeitungstechnologien werden voraussichtlich das Umsatzwachstum im Bildverarbeitungssegment im Prognosezeitraum vorantreiben. Das Segment der Signalverarbeitungsanwendungen wird im Jahr 2022 einen hohen Prozentsatz des gesamten Marktanteils ausmachen und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich deutlich zunehmen. Die steigende Nachfrage nach der Verwaltung von Audio- und Akustiksignalen trägt erheblich zum Wachstum des Signalverarbeitungssegments bei. Mit der rasch zunehmenden Implementierung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen im IT-Unternehmen wird das Datenverarbeitungssegment im Prognosezeitraum voraussichtlich wachsen. Automatisiertes maschinelles Lernen ist einer der bedeutendsten KI-Trends in der Wirtschaft.
Anstelle von standardmäßigen bitgenauen Berechnungen führt neuromorphe Hardware zu probabilistischen Modellen, die einfach, leistungsstark, zuverlässig und dateneffizient in Bezug auf die Berechnung sind, da das Gehirn von Natur aus stark stochastisch ist. Neuromorphe Hardware ist sicherlich besser für kognitive Anwendungen geeignet als Präzisionsrechnen.
Steigende Akzeptanz von künstlicher Intelligenz (KI) und Automatisierungssystemen
Das Gehirn ist im Wesentlichen der Aufseher des neuromorphen Computing. Es nutzt künstliche Neuronen
KI- und Automatisierungssysteme werden in einer Reihe von Branchen, darunter Gesundheitswesen, Fertigung und Transport, schrittweise verbessert. Diese Systeme umfassen leistungsstarke Computersysteme, die große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten können. Neuromorphes Computing ist für diese Anwendungen gut geeignet, da es die Leistung und Effizienz bieten kann, die diese Systeme benötigen. Die Technologie wird in verschiedenen Branchen, vor allem im Konsumgüterbereich, Einzelhandel und in der Fertigung, weithin akzeptiert. Die steigende Akzeptanz von künstlicher Intelligenz und Automatisierungssystemen wird voraussichtlich den Markt für neuromorphes Computing ankurbeln. Die zunehmende Akzeptanz von KI und Automatisierungssystemen in verschiedenen Branchen wie Industrie, Medizin, IT und Telekommunikation, Luft- und Raumfahrt, Militär und Verteidigung, Automobil, Unterhaltungselektronik und anderen Sektoren wird die Nachfrage nach dem Markt für neuromorphes Computing im Prognosezeitraum 2024 – 2028 steigern. Neuromorphes Computing bietet Vorteile wie schnelle Parallelverarbeitung bei minimalem Stromverbrauch. Es macht auch die Hin- und Her-Datenbewegung zwischen Komponenten in der Von-Neumann-Architektur überflüssig, was seine Akzeptanz für Bild- und Signalverarbeitungsanwendungen voraussichtlich vorantreiben wird. Darüber hinaus wird die erwartete Akzeptanz in den Bereichen Unterhaltungselektronik, Automobil, Gesundheitswesen sowie Militär und Verteidigung ebenfalls stark für das Marktwachstum verantwortlich sein. Die wachsende Nachfrage nach künstlicher Intelligenz und Systemen zur Wissenserfassung von Technologien hat den Einsatz von Softwareprogrammen im neuromorphen Computing verbessert. Künstliche Intelligenz und Automatisierungstechnologien werden das weltweite Wirtschaftssystem verbessern und den internationalen Wohlstand in einer Zeit steigern, in der Alterung und sinkende Geburtenraten zu verstärkten Anstrengungen führen. KI- und Automatisierungstechnologien werden eingesetzt, um die Weltwirtschaft anzukurbeln und den weltweiten Wohlstand zu stärken, und das in einer Zeit, in der die Alterung und sinkende Geburtenraten das Wachstum behindern. Die aktuellen Fortschritte in der neuromorphen Forschung sind teilweise auf die weitverbreitete und zunehmende Nutzung von KI, maschinellem Lernen, neuronalen Netzwerken und tiefen neuronalen Netzwerkarchitekturen in der Verbraucher- und Unternehmenstechnologie zurückzuführen. Neuromorphe Technologie wird häufig in Tiefbeschleunigern, Halbleitern der nächsten Generation, Transistoren und autonomen Systemen wie Robotern, Drohnen, selbstfahrenden Autos und künstlicher Intelligenz eingesetzt. Es gibt verschiedene Technologien, die für die Implementierung neuromorpher Chips für gehirnbasierte Roboter und intelligente Robotersysteme in Betracht gezogen werden, und die Attraktivität des neuromorphen Computing für Sicherheitsbestimmungen sowie die Entwicklung von Studien wird den Marktteilnehmern im Prognosezeitraum mehrere Perspektiven bieten.
Zunehmende Einführung autonomer Fahrzeuge
Neuromorphes Computing kann autonomen Fahrzeugen dabei helfen, Hindernisse besser zu erkennen und zu vermeiden sowie Objekte zu erkennen und auf sich ändernde Bedingungen zu reagieren. Neuromorphes Computing hilft autonomen Fahrzeugen, visuelle Informationen effizienter zu verarbeiten. Herkömmliche Computerarchitekturen benötigen viel Zeit und Strom, um visuelle Daten zu verarbeiten, aber neuromorphes Computing verbraucht nur minimalen Strom, wenn es visuelle Daten in Echtzeit verarbeitet. Neuromorphes Computing ist besser darin, Objekte auf der Straße zu erkennen und sie aus ihrer Umgebung herauszufiltern. Dies ist darauf zurückzuführen, dass neuromorphes Computing vollständig wie das menschliche Gehirn funktioniert, das über die Fähigkeit verfügt, Objekte und Muster zu erkennen.
In autonomen Fahrzeugen hilft Neuromorphic dabei, Hindernisse zu erkennen und zu vermeiden, indem es Daten von mehreren Sensoren gleichzeitig verarbeitet. Beispielsweise kann neuromorphes Computing Daten von Kameras, Lidar, Radar und anderen Sensoren kombinieren, um ein präziseres und umfassenderes Bild der Fahrzeugumgebung zu erzeugen.
Schließlich wird erwartet, dass die wachsende Akzeptanz autonomer Fahrzeuge den globalen Markt für neuromorphes Computing ankurbeln wird. Neuromorphe Technologie wird grundsätzlich in autonomen Systemen wie Drohnen und KI eingesetzt. Die zunehmende Einführung von Automatisierungssystemen und KI in verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie wird die Nachfrage nach dem Markt für neuromorphes Computing erhöhen. Die Akzeptanz des neuromorphen Computing für Sicherheitszwecke und die Forschungsentwicklung wird dem globalen Markt für neuromorphes Computing zahlreiche Möglichkeiten bieten und wird in den kommenden Jahren voraussichtlich erheblich wachsen.
Jüngste Entwicklungen
- Im März 2023 wird Brain Chip Holdings Ltd, ein kommerzieller Anbieter von ereignisbasierter neuromorpher KI-IP, Ultra Low Power ist eine Partnerschaft mit CVEDIA eingegangen, einem führenden Anbieter KI-basierter Videoanalyselösungen, um den neuesten Stand der Technik im Bereich Edge AI und neuromorphes Computing zu verbreiten.
Marktsegmentierung
Firmenprofile
IBM Corporation, Intel Corporation, Samsung Electronics Co. Ltd, Brain Corporation, General Vision Inc, HRL Laboratories LLC, Vicarious (Alphabet Inc.), CEA-Leti, Knowm Inc, BrainChip Holdings Ltd, gehören zu den Hauptakteuren, die das Wachstum des globalen Marktes für neuromorphes Computing vorantreiben.
| Attribut | Details |
| Basisjahr | 2022 |
| Historische Jahre | 2018–2021 |
| Geschätztes Jahr | 2023 |
| Prognosezeitraum | 2024 – 2028 |
| Quantitative Einheiten | Umsatz in Milliarden USD und CAGR für 2018-2022 und 2023E-2028F |
| Bericht Abdeckung | Umsatzprognose, Unternehmensanteil, Wettbewerbsumfeld, Wachstumsfaktoren und Trends |
| Abgedeckte Segmente | Nach Angebot Nach Bereitstellung Nach Technologie Nach Endbenutzer Nach Region |
| Regionaler Umfang | Asien-Pazifik, Nordamerika, Europa, Naher Osten und Afrika und Südamerika |
| Länderumfang | China, Japan, Indien, Australien, Südkorea, Vereinigte Staaten, Kanada, Mexiko, Vereinigtes Königreich, Deutschland, Frankreich, Spanien, Italien, Israel, Türkei, Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate, Brasilien, Argentinien, Kolumbien |
| Profilierte wichtige Unternehmen | IBM Corporation, Intel Corporation, Samsung Electronics Co. Ltd, Brain Corporation, General Vision Inc, HRL Laboratories LLC, Vicarious (Alphabet Inc.), CEA-Leti, Knowm Inc, BrainChip Holdings Ltd |
| Anpassungsumfang | 10 % kostenlose Berichtsanpassung beim Kauf. Ergänzung oder Änderung von Land, Region und Segmentumfang. |
| Preis- und Kaufoptionen | Nutzen Sie individuelle Kaufoptionen, um genau Ihren Forschungsanforderungen gerecht zu werden. Kaufoptionen erkunden |
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