Tamaño del mercado global de procesadores neuronales por tipo (perceptrón multicapa, red neuronal convolucional), por componente (hardware, software), por aplicación (automotriz, electrónica), por alcance geográfico y pronóstico

Tamaño y pronóstico del mercado de procesadores neuronales

Se valoró que el tamaño del mercado de procesadores neuronales está creciendo a un ritmo más rápido con tasas de crecimiento sustanciales en los últimos años y se estima que el mercado crecerá significativamente en el período pronosticado, es decir, de 2023 a 2030.

Algunos de los impulsores y tendencias clave del mercado de procesadores neuronales que impulsan la expansión del mercado incluyen la creciente adopción del enfoque de aprendizaje automático en una variedad de industrias, incluidas la fabricación, la automotriz, la aeroespacial, la electrónica, el deporte, la aviación y el entretenimiento, así como la rápida transición de la industria de la información. El desarrollo de modelos de predicción operativamente exitosos y la utilización de recursos utilizan en gran medida unidades de procesamiento neuronal. Se han presentado en una variedad de disciplinas, que incluyen reconocimiento de patrones, análisis de datos, reconocimiento de voz, cinética robótica y visión por computadora. El mercado de procesadores neuronales se está expandiendo debido al uso cada vez mayor de datos en una variedad de industrias. El informe Global Neural Processors Market proporciona una evaluación holística del mercado. El informe ofrece un análisis exhaustivo de los segmentos clave, las tendencias, los impulsores, las restricciones, el panorama competitivo y los factores que desempeñan un papel importante en el mercado.

Definición del mercado global de procesadores neuronales

Los procesadores neuronales, también conocidos como unidades de procesamiento neuronal, son circuitos de microprocesadores especializados que se centran en la implementación del control lógico y aritmético, que se requiere para acelerar los algoritmos de aprendizaje automático al trabajar con modelos predictivos como bosques aleatorios y redes neuronales artificiales. Los procesadores de redes neuronales reducen el consumo de procesamiento informático en toda la red informática. Utilizan redes neuronales para combinar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en una sola entidad. Son ineficaces para operaciones computacionales básicas.

La investigación, el desarrollo y los rápidos avances en el campo del aprendizaje automático influyen significativamente en el crecimiento de los procesadores neuronales. Aplicaciones como vehículos autónomos, monitoreo de sistemas e infraestructura de atención médica a menudo emplean técnicas de aprendizaje automático. El aprendizaje automático es útil para acelerar la computación, garantizar la utilización adecuada de los recursos y automatizar procesos, entre otras cosas. Se utilizan ampliamente en las industrias manufactureras, automotrices, minoristas y electrónicas. Se ha presentado en una variedad de disciplinas, incluida la compresión de datos, el análisis, el reconocimiento de patrones, la cinética de robots y la visión por computadora. El objetivo principal de las redes neuronales es crear un sistema de plataforma adaptable eficaz que funcione mejor que los enfoques tradicionales. Las redes neuronales convolucionales, las redes neuronales recurrentes, las redes neuronales superficiales, los perceptrones multicapa, las redes neuronales recursivas, las memorias de corto y largo plazo y los modelos de secuencia a secuencia son algunos de los tipos de procesadores neuronales que se pueden clasificar.

Además, el mercado de procesadores neuronales puede dividirse en tres segmentoshardware, software y servicios. Las industrias automotriz, de entretenimiento, de automatización industrial, aeroespacial y de defensa se encuentran entre los muchos usuarios finales de procesadores neuronales. El desarrollo de procesadores neuronales está significativamente influenciado por el uso de estos dispositivos para inteligencia artificial, operaciones en tiempo real y técnicas de aprendizaje profundo.

Descripción general del mercado mundial de procesadores neuronales

El uso de procesadores neuronales en procesos automatizados y en tiempo real en varios sectores es frecuente. Los enfoques de aprendizaje automático, como los bosques aleatorios y las redes neuronales artificiales, se implementan utilizando unidades de procesamiento neuronal, lo que permite una técnica de aprendizaje automático flexible para una variedad de tareas. Los procesadores de redes neuronales reducen la cantidad de procesamiento requerido de la red informática general. Pueden acelerar los cálculos, utilizar los recursos a su máximo potencial y automatizar los procedimientos, entre otros beneficios. Se utilizan ampliamente en los sectores de la electrónica, la automoción, el comercio minorista, la producción y otros sectores de la economía.

Además, la importancia de los procesadores neuronales en el sector de la automoción se está desarrollando en respuesta a la creciente necesidad de automatización, como la conducción autónoma, los controles de voz y la inteligencia artificial en los vehículos. El uso de unidades de procesamiento neuronal está creciendo en una variedad de sectores debido al procesamiento rápido y conveniente de datos, el procesamiento en tiempo real y la estrategia de aprendizaje de datos. También son apropiadas para su uso debido a su bajo consumo de energía, procesamiento rápido de datos y eficiencia en el uso. El número de unidades de procesamiento cerebral está aumentando como resultado del aumento del desarrollo, la investigación y las invenciones. El mercado de procesadores neuronales se está expandiendo como resultado de la aceleración de la inversión en infraestructura y la expansión económica.

mientras que la cantidad de datos necesarios para los procesadores neuronales es mayor que la necesaria para las técnicas tradicionales, lo que hace que sea más difícil emplearlos. Además, una serie de problemas con la unidad de procesamiento neuronal están impidiendo el crecimiento del mercado de procesadores neuronales. El gasto de computación para algoritmos está haciendo que el uso de unidades de procesamiento neuronal sea más desafiante.

Análisis de segmentación del mercado global de procesadores neuronales

El mercado global de procesadores neuronales está segmentado según el tipo, el componente, la aplicación y la geografía.

Mercado de procesadores neuronales, por tipo

• Perceptrón multicapa
• Red neuronal convolucional
• Red neuronal recursiva
• Red neuronal recurrente
• Modelo de secuencia a secuencia
• Red neuronal superficial
• Memoria a corto plazo larga

Según el tipo, el mercado se bifurca en perceptrón multicapa, red neuronal convolucional, red neuronal recursiva, red neuronal recurrente, modelo de secuencia a secuencia, red neuronal superficial y memoria a corto plazo larga. El segmento de redes neuronales convolucionales representó la mayor participación de mercado en 2022 y se proyecta que crezca a una CAGR significativa durante el período de pronóstico. Numerosas industrias, incluidas las de automoción, aeroespacial, electrónica, aviación, deportes, fabricación y entretenimiento, emplean varios tipos de procesadores neuronales de forma regular. Las redes neuronales convolucionales se utilizan con frecuencia en el aprendizaje profundo para procesar datos, interpretar imágenes y reducir la necesidad de intervención humana, lo que impulsa el crecimiento del mercado del segmento.

Mercado de procesadores neuronales, por componente

• Hardware
• Software
• Servicios

Según el componente, el mercado global de procesadores neuronales se ha segmentado en hardware, software y servicios. Debido a las innovaciones y avances de rápido desarrollo en el hardware utilizado en el procesamiento neuronal, esta categoría lideró el mercado de procesadores neuronales globales.

Mercado de procesadores neuronales, por aplicación

• Automotriz
• Electrónica
• Defensa
• Aeroespacial
• Entretenimiento
• Otros

Según la aplicación, el mercado global de procesadores neuronales se ha segmentado en automoción, electrónica, defensa, aeroespacial, entretenimiento y otros. Se prevé que el uso de redes neuronales en la industria automotriz se desarrolle rápidamente durante el período proyectado. La demanda de automatización, como los controles de voz, la conducción automática y la inteligencia artificial en los automóviles, está impulsando el uso de procesadores neuronales en el sector.

Mercado de procesadores neuronales, por geografía

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

Sobre la base de la geografía, el mercado global de procesadores neuronales se clasifica en América del Norte, Europa, Asia Pacífico y el resto del mundo. Asia Pacífico representó la mayor participación de mercado y se proyecta que crezca a una CAGR significativa durante el período de pronóstico. Debido a la aplicación generalizada de procesadores neuronales en una variedad de industrias, incluidas la agricultura, la aviación, el entretenimiento y otras, así como al uso creciente del aprendizaje profundo en muchos sectores y la inversión en el desarrollo de infraestructura para la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en todas las industrias.

Actores clave

El informe del estudio "Mercado global de procesadores neuronales" proporcionará información valiosa con énfasis en el mercado global. Los principales actores del mercado son Teradeep Inc, BrainChip Holdings Ltd, Graphcore y Advanced Micro Devices, Intel Corp, IBM Corp, Google Inc, Qualcomm Inc, CEVA Inc, NVIDIA Corp y otros. Esta sección proporciona una descripción general de la empresa, un análisis de clasificación, la presencia regional e industrial de la empresa y la Matriz ACE.

Nuestro análisis de mercado también incluye una sección dedicada exclusivamente a estos actores principales, en la que nuestros analistas brindan una perspectiva de los estados financieros de todos los actores principales, junto con una evaluación comparativa de productos y un análisis FODA.

Desarrollos clave

• En noviembre de 2022, Renesas Electronics está desarrollando dispositivos neuromórficos para TinyML. Se trata de la última generación de redes neuronales llamadas redes neuronales de pico (SNN), su funcionamiento y el hardware necesario para ejecutar esos algoritmos. Y para mostrar la variedad de ventajas que tienen las SNN sobre las redes neuronales artificiales convencionales.
• En junio de 2022, para implementar la detección, el procesamiento y la toma de decisiones dentro del dominio analógico de potencia ultrabaja y eliminar el desperdicio de energía asociado, Aspinity integró el AML100 con los algoritmos de rotura de cristales personalizados de la empresa. El vidrio tiene una vida útil de batería de cinco años y elimina las falsas alertas de los ruidos domésticos comunes.

Análisis de la matriz Ace

La matriz Ace proporcionada en el informe ayudaría a comprender cómo se están desempeñando los principales actores clave involucrados en esta industria, ya que proporcionamos una clasificación para estas empresas en función de varios factores, como las características e innovaciones del servicio, la escalabilidad, la innovación de los servicios, la cobertura de la industria, el alcance de la industria y la hoja de ruta de crecimiento. En función de estos factores, clasificamos a las empresas en cuatro categoríasActivas, de vanguardia, emergentes e innovadoras.

Atractivo del mercado

La imagen del atractivo del mercado proporcionada ayudaría aún más a obtener información sobre la región que lidera principalmente en el mercado global de procesadores neuronales. Cubrimos los principales factores de impacto que son responsables de impulsar el crecimiento de la industria en la región determinada.

Las cinco fuerzas de Porter

La imagen proporcionada ayudaría a obtener más información sobre el marco de las cinco fuerzas de Porter, proporcionando un modelo para comprender el comportamiento de los competidores y el posicionamiento estratégico de un actor en la industria respectiva. El modelo de las cinco fuerzas de Porter se puede utilizar para evaluar el panorama competitivo en el mercado global de procesadores neuronales, medir el atractivo de un determinado sector y evaluar las posibilidades de inversión.

Alcance del informe

Informes de tendencias principales

Metodología de investigación de la investigación de mercados