Tamaño del mercado mundial de computación neuromórfica por componente (hardware, software), por aplicación (procesamiento de señales, reconocimiento de imágenes, minería de datos), por industria del usuario final (automotriz, atención médica, electrónica de consumo), por alcance geográfico y pronóstico

Tamaño y pronóstico del mercado de computación neuromórfica

El tamaño del mercado de computación neuromórfica se valoró en USD 54,1 millones en 2023 y se proyecta que alcance los USD 298,52 millones para 2031, creciendo a una CAGR del 23,80% entre 2024 y 2031.

• La computación neuromórfica es la creación y el desarrollo de sistemas informáticos modelados a partir de la arquitectura y las funciones del cerebro humano. Estos sistemas intentan replicar los procesos neurológicos para realizar cálculos de forma más eficiente y adaptativa. A diferencia de los modelos informáticos estándar que se basan en arquitecturas de von Neumann, la computación neuromórfica procesa la información de una manera inspirada biológicamente utilizando redes neuronales, circuitos analógicos y hardware especializado. Este método es especialmente beneficioso en aplicaciones que requieren reconocimiento de patrones, procesamiento sensorial y toma de decisiones en tiempo real.
• A medida que los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático continúan ampliando los límites, el futuro de la computación neuromórfica parece prometedor. Se proyecta que los sistemas neuromórficos lograrán una mayor eficiencia, menor consumo de energía y escalabilidad a medida que continúe la investigación en ciencia de materiales, diseño de circuitos y algoritmos.
• Podría incluir sistemas de IA más sofisticados capaces de razonamiento complicado y resolución de problemas, conexiones cerebro-computadora mejoradas y sistemas avanzados de computación cognitiva. A medida que estas tecnologías avanzan, tienen el potencial de transformar industrias tan diversas como la atención médica y la robótica, el aprendizaje personalizado y los entornos inteligentes, y en última instancia cerrar la brecha entre la inteligencia biológica y la artificial.

Dinámica del mercado global de computación neuromórfica

La dinámica clave del mercado que está dando forma al mercado global de computación neuromórfica incluye

Impulsores clave del mercado

• Inversiones crecientes en investigación y desarrollo neuromórficos La investigación en computación neuromórfica está viendo un mayor apoyo tanto de los gobiernos como de las empresas comerciales. Desde su inicio en 2013, el Proyecto Cerebro Humano de la Unión Europea ha recibido más de 1.000 millones de euros en financiación, siendo la computación neuromórfica un componente significativo. Esta enorme inversión demuestra el creciente interés y la promesa de la tecnología neuromórfica.
• Creciente necesidad de soluciones informáticas de bajo consumo energético a medida que los centros de datos consumen más energía, existe una demanda de soluciones informáticas más eficientes. Según el Departamento de Energía de los EE. UU., los centros de datos en los Estados Unidos consumieron aproximadamente 70 mil millones de kilovatios-hora de electricidad en 2014, lo que representa aproximadamente el 1,8% del consumo total de electricidad de los EE. UU. La computación neuromórfica, con su arquitectura de bajo consumo energético, tiene el potencial de impulsar el crecimiento de la industria.
• Aplicaciones en expansión en robótica y sistemas autónomosel mercado de la robótica se está expandiendo rápidamente, lo que impulsa la necesidad de soluciones informáticas avanzadas como los sistemas neuromórficos. La Federación Internacional de Robótica (IFR) estima que el stock mundial de robots industriales que operan en las industrias alcanzará los 3,5 millones de unidades en 2021. El creciente despliegue de la robótica en las industrias está haciendo avanzar el mercado de la computación neuromórfica.

Desafíos clave

• Complejidad del diseño Los dispositivos neuromórficos requieren un modelado extenso de los procesos neurológicos, así como diseños de circuitos específicos. La dificultad de desarrollar hardware que imite de manera efectiva las actividades cerebrales presenta importantes problemas de ingeniería y requiere conocimientos de varias disciplinas.
• Integración con sistemas existentes La integración de sistemas de computación neuromórfica con la infraestructura informática tradicional puede ser un desafío. Las dificultades de compatibilidad y la necesidad de interfaces especializadas pueden dificultar la implementación y limitar la adopción de tecnología neuromórfica.
• Gestión del consumo de energía Si bien los sistemas neuromórficos están destinados a ser energéticamente eficientes, la gestión eficiente del consumo de energía en implementaciones a gran escala sigue siendo una dificultad. El equilibrio entre el rendimiento y el consumo de energía es fundamental en las aplicaciones reales.
• Desarrollo de software y algoritmos Desarrollar algoritmos que aprovechen al máximo las capacidades del hardware neuromórfico es difícil. El software debe adaptarse para funcionar con la arquitectura única de los sistemas neuromórficos, lo que requiere el desarrollo de nuevos modelos y herramientas de programación.

Tendencias clave

• Inversión creciente en tecnologías avanzadas Tanto el sector público como el empresarial están aumentando su inversión en computación neuromórfica. Esta inyección de fondos promueve la investigación y el desarrollo, acelera la innovación y amplía la variedad de aplicaciones de la tecnología neuromórfica.
• Avances en hardware Los avances en hardware incluyen el desarrollo de procesadores y componentes neuromórficos más avanzados que utilizan materiales y técnicas de fabricación de vanguardia para mejorar el rendimiento y la eficiencia. Los nuevos diseños de hardware están poniendo a prueba los límites de lo que pueden lograr los sistemas neuromórficos.
• Arquitecturas bioinspiradas Los investigadores están estudiando estructuras bioinspiradas que se asemejen más a las redes neuronales y los procesos cerebrales. Estas arquitecturas buscan mejorar la eficiencia y la adaptabilidad de los sistemas neuromórficos simulando de cerca las funciones biológicas.
• Iniciativas de investigación colaborativa Las iniciativas de investigación colaborativa entre la academia, la industria y el gobierno están impulsando los avances en computación neuromórfica. Estas colaboraciones promueven el intercambio de conocimientos y aceleran el desarrollo de nuevas tecnologías y aplicaciones.

Análisis regional del mercado global de computación neuromórfica

A continuación, se incluye un análisis regional más detallado del mercado global de computación neuromórfica

América del Norte

• América del Norte actualmente ocupa la posición dominante en el mercado de computación neuromórfica. América del Norte tiene una fuerza laboral altamente calificada y una legislación de apoyo para fomentar el crecimiento de la computación neuromórfica. La región cuenta con un gran grupo de talentos, con más de 120.000 estudiantes de posgrado en profesiones científicas e ingenieriles en 2019, según los Indicadores de Ciencia e Ingeniería 2022 de la National Science Foundation. Cuando se combinan con entornos regulatorios favorables y un fuerte apoyo gubernamental (como el anuncio de financiación de 54 millones de dólares del Departamento de Energía para proyectos de microelectrónica y computación neuromórfica en 2021), estos factores crean un entorno favorable para los avances en la tecnología neuromórfica. Como resultado, América del Norte está en una posición ideal para liderar este sector en desarrollo.
• América del Norte tiene un ecosistema tecnológico eficaz que fomenta la innovación en computación neuromórfica al reunir a importantes empresas tecnológicas, universidades de investigación de primer nivel e importantes inversiones en IA y semiconductores. En 2020, las empresas estadounidenses de semiconductores invirtieron 44.000 millones de dólares en I+D, lo que representa el 18% de sus ingresos, mientras que las universidades estadounidenses gastaron 86.000 millones de dólares en investigación y desarrollo en 2019, con un porcentaje sustancial centrado en las ciencias de la computación y la información. Además, las inversiones de capital de riesgo en empresas de IA en la región totalizaron 23.600 millones de dólares en 2020. Esta combinación de brillantez académica, innovación industrial y fuerte apoyo financiero fomenta el desarrollo y la implementación de la tecnología de computación neuromórfica en América del Norte.

Asia Pacífico

• Se espera que la región de Asia Pacífico sea testigo del crecimiento más rápido en el mercado de computación neuromórfica. Los países de Asia Pacífico están fomentando activamente la expansión del mercado de la computación neuromórfica a través de importantes inversiones y estrategias estratégicas. El Plan de Desarrollo de Inteligencia Artificial de Nueva Generación de China describe el objetivo de convertirse en un líder mundial en IA para 2030, con un valor industrial de 1 billón de yuanes (aproximadamente USD 150 mil millones). En 2021, el sector de IA de China estaba valorado en 543.500 millones de yuanes (unos USD 84.400 millones), un 18,1% más que el año anterior. Japón ha reservado 100 mil millones de yenes (unos 780 millones de dólares) en su presupuesto de 2022 para semiconductores de próxima generación, que incluyen circuitos neuromórficos. Estas inversiones considerables y enfoques estratégicos están impulsando el mercado de la computación neuromórfica en la región de Asia Pacífico. Las economías en rápida expansión en Asia Pacífico están generando un aumento en la demanda de tecnología innovadora como la inteligencia artificial, acelerando la adopción de la computación neuromórfica. El Fondo Monetario Internacional pronostica que Asia emergente y en desarrollo crecerá un 5,3% en 2023 y un 5,2% en 2024. La Estrategia Nacional para la Inteligencia Artificial del gobierno indio quiere desarrollar el país como un centro global de IA, agregando potencialmente 957 mil millones de dólares al PIB para 2035, según NITI Aayog. Esta rápida expansión económica, combinada con una mayor inversión en tecnología, crea un clima prometedor para la adopción de la computación neuromórfica en numerosos sectores de Asia Pacífico.

Mercado mundial de computación neuromórficaanálisis de segmentación

El mercado mundial de computación neuromórfica está segmentado en función de los componentes, la aplicación, la industria del usuario final y la geografía.

Mercado de computación neuromórfica, por componente

• Hardware
• Software
• Servicios

Según el componente, el mercado está segmentado en hardware, software y servicios. El mercado de computación neuromórfica está dominado actualmente por el hardware debido a un aumento en la demanda de chips neuromórficos especializados que aceleran el procesamiento. Sin embargo, se prevé que el software sea el segmento de más rápido crecimiento. A medida que el hardware neuromórfico se vuelve más común, aumentará la demanda de herramientas de software especializadas para construir y mejorar algoritmos para estas arquitecturas distintas, lo que dará como resultado un desarrollo significativo en la industria del software.

Mercado de computación neuromórfica, por aplicación

• Procesamiento de señales
• Reconocimiento de imágenes
• Minería de datos
• Detección de objetos

Según la aplicación, el mercado está segmentado en procesamiento de señales, reconocimiento de imágenes, minería de datos y detección de objetos. El reconocimiento de imágenes ahora lidera el área del mercado de computación neuromórfica. Esto se debe al paralelismo intrínseco en los diseños neuromórficos, que se corresponde precisamente con la forma en que se manejan los datos de imagen. Sin embargo, es probable que la detección de objetos sea la categoría que se desarrolle más rápidamente. La capacidad de la computación neuromórfica para aprender y adaptarse la hace excelente para detectar objetos complejos dentro de imágenes, lo que resulta en una rápida adopción en campos como los vehículos autónomos y los sistemas de seguridad.

Mercado de computación neuromórfica, por industria del usuario final

• Automotriz
• Salud
• Electrónica de consumo
• Fabricación e industria
• Aeroespacial y defensa

Según la industria del usuario final, el mercado está segmentado en Automotriz, Salud, Electrónica de consumo, Fabricación e industria, y Aeroespacial y defensa. La electrónica de consumo domina el mercado de computación neuromórfica. Esto está siendo impulsado por la creciente demanda de dispositivos inteligentes con capacidades como asistentes de voz inteligentes y reconocimiento de imágenes mejorado en teléfonos inteligentes. Por otro lado, se predice que la atención médica se desarrollará al ritmo más rápido. El potencial de la computación neuromórfica para el procesamiento de imágenes médicas, el desarrollo de fármacos y la medicina personalizada está generando una importante inversión y acelerando su adopción en este campo esencial.

Mercado de computación neuromórfica, por geografía

• América del Norte
• Europa
• Asia Pacífico
• Resto del mundo

Según la geografía, el mercado global de computación neuromórfica está segmentado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico y el resto del mundo. América del Norte domina actualmente el mercado de computación neuromórfica, con la mayor participación de mercado debido a sus titanes tecnológicos bien establecidos, potencias de investigación y respaldo gubernamental para el desarrollo de IA y semiconductores. Sin embargo, Asia Pacífico es la estrella en ascenso, con el crecimiento más rápido esperado. Este aumento está siendo impulsado por una combinación de políticas gubernamentales que impulsan el desarrollo de la IA y el rápido crecimiento de las economías ávidas de tecnología en la región.

Actores clave

El informe del estudio “Mercado global de computación neuromórfica” proporcionará información valiosa con énfasis en el mercado global. Los principales actores del mercado son Intel Corporation, IBM Corporation, BrainChip Holdings Ltd., Qualcomm Technologies, Inc., HP Enterprise, Samsung Electronics Co., Ltd, CEA-Leti, General Vision, Inc., Numenta, Prophesee SA, Knowm, Inc., Silicon Storage Technology Inc. y TECHiFAB GmbH.

Nuestro análisis de mercado también incluye una sección dedicada exclusivamente a dichos actores principales, en la que nuestros analistas brindan información sobre los estados financieros de todos los actores principales, junto con evaluaciones comparativas de productos y análisis FODA.

Desarrollos recientes del mercado de computación neuromórfica

• En febrero de 2024, SynSense colaboró con Invitation para satisfacer la creciente necesidad de visión inteligente de alto rendimiento en los mercados de consumo e industriales. La colaboración ayuda a desarrollar tecnologías neuromórficas para procesadores independientes, sensores de visión y dispositivos integrados de computación en sensor en robótica, automóviles, electrónica de consumo y aeroespacial.
• En octubre de 2023, SiLC Technologies presentó el sistema de visión Eyeonic, una solución de visión artificial LiDAR FMCW. Este método permite una identificación rápida y precisa de objetos, intensidad de polarización y profundidad 3D, con precisión milimétrica a lo largo de 1000 metros. En septiembre de 2023, investigadores de la Universidad Tecnológica de Eindhoven idearon una forma de entrenar chips neuromórficos para detectar la fibrosis quística utilizando un biosensor. Este "biosensor inteligente" imita la comunicación del cerebro humano, lo que lo hace adecuado para aplicaciones de atención médica en el punto de atención y permite que los chips se adapten a su entorno de forma autónoma. En junio de 2023, BrainChip Holdings Ltd. y Lorser Industries Inc. cooperaron para crear tecnologías neuromórficas. La colaboración permitió que la tecnología Akida de Brainchip ofreciera soluciones informáticas neuromórficas para dispositivos de radio definidos por software (SDR).

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