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Dimensione globale del mercato Neuromorphic Computing, AI Hardware e Edge Analytic per distribuzione (Edge Computing, Cloud Computing), per offerta (Hardware, software), per applicazione (riconoscimento di immagini, riconoscimento di segnali), per verticale (industriale, medico), per ambito geografico E previsioni


Published on: 2024-08-06 | No of Pages : 240 | Industry : latest trending Report

Publisher : MIR | Format : PDF&Excel

Dimensione globale del mercato Neuromorphic Computing, AI Hardware e Edge Analytic per distribuzione (Edge Computing, Cloud Computing), per offerta (Hardware, software), per applicazione (riconoscimento di immagini, riconoscimento di segnali), per verticale (industriale, medico), per ambito geografico E previsioni

Dimensioni e previsioni del mercato del calcolo neuromorfico, dell'hardware AI e dell'analisi edge

Le dimensioni del mercato del calcolo neuromorfico, dell'hardware AI e dell'analisi edge sono state valutate a 43,70 milioni di dollari nel 2022 e sono previste raggiungere 241,14 milioni di dollari entro il 2030, crescendo a un CAGR del 23,80% dal 2023 al 2030.

La crescente necessità di circuiti integrati ad alte prestazioni è un fattore significativo nella crescita del settore globale del calcolo neuromorfico. Elaborando e memorizzando i dati sullo stesso chip, i dispositivi neuromorfici possono ridurre significativamente il tempo che una tipica CPU impiega a spostare i dati. Il rapporto sul mercato globale Neuromorphic Computing, AI Hardware e Edge Analytic fornisce una valutazione olistica del mercato. Il rapporto offre un'analisi completa di segmenti chiave, tendenze, fattori trainanti, restrizioni, panorama competitivo e fattori che svolgono un ruolo sostanziale nel mercato.

Definizione del mercato globale di calcolo neuromorfico, hardware AI e analisi edge

Neuromorfico L’informatica è l’ultimo sviluppo in linea con gli sviluppi tecnologici nel campo dell’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di estendere l’intelligenza artificiale in aree che emulano la cognizione umana, ad esempio, attività come adattamenti e interpretazioni autonomi. I risultati dell’intelligenza artificiale basata su reti neurali e algoritmi, che non hanno alcun contesto umano nella dichiarazione dei problemi e dipendono per lo più dalla tendenza che un particolare set di dati ha visto in passato, sono stati notevolmente migliorati da questo progresso tecnico. Questo è il motivo per cui la prossima generazione di intelligenza artificiale mira a creare un sistema in grado di gestire circostanze insolite in un modo simile a come le affronterebbe un essere umano. Il calcolo probabilistico e il calcolo neuromorfico, che mirano a replicare l'architettura neurale del cervello umano, potrebbero lavorare insieme per gestire in modo efficace le incertezze e le complessità del mondo moderno.

La Spiking Neural Network (SNN), una particolare rete tipo di rete neurale, funge da base per il calcolo neuromorfico. Una rete neurale artificiale con l'ambizione di modellare la propria architettura sulla rete di neuroni del cervello umano, ciascuno dei quali trasmette segnali indipendentemente dagli altri e influenza gli stati elettrici degli altri. La SNN può imitare l’adattabilità e l’agilità del cervello umano grazie al modo in cui funziona. Regolando costantemente il segnale elettrico, uno degli elementi costitutivi del calcolo di una SNN (che è simile a un neurone di un cervello umano), la SNN può ricreare i processi di apprendimento di un cervello umano codificando le informazioni incluse nei segnali stessi, così come i loro tempi.

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Panoramica del mercato globale del calcolo neuromorfico, dell'hardware AI e dell'analisi edge

La crescente necessità di circuiti integrati ad alte prestazioni è un fattore significativo nella crescita del settore globale del calcolo neuromorfico. Elaborando e memorizzando i dati sullo stesso chip, i dispositivi neuromorfici possono ridurre significativamente il tempo che una tipica CPU impiega a spostare i dati. Il tempo necessario a una normale CPU per trasferire i dati tra un blocco di memoria e il processore che gestisce le attività di elaborazione di queste memorie è notevolmente ridotto dalla capacità di combinare elaborazione e archiviazione. Di conseguenza, la domanda di circuiti integrati con prestazioni più elevate per un'elaborazione efficiente sta alimentando la crescita del mercato.

Per aumentare la produttività e la qualità dei prodotti, molti settori devono automatizzare i propri processi utilizzando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Numerose aziende utilizzano ampiamente l’intelligenza artificiale, comprese quelle nei settori medico, media, telecomunicazioni, automobilistico, alimentare e delle bevande. Poiché la SNN può prendere decisioni fluide e agili considerando il contesto dello scenario, può affrontare efficacemente le difficoltà che questi settori spesso affrontano. La combinazione dell'intelligenza artificiale con il machine learning può migliorare l'efficienza delle applicazioni, tra cui il rilevamento delle frodi, il punteggio del credito, il riconoscimento vocale, le auto a guida autonoma, la classificazione delle immagini e la traduzione linguistica.

Il mercato è in espansione a causa della crescente domanda di servizi generali robot umanoidi multiuso con capacità cognitive e cerebrali. Il passaggio dall’architettura Von Neumann ai chip neuromorfici, un altro fattore di crescita del mercato, è guidato dai vantaggi tecnologici intrinseci dei chip neuromorfici, come un consumo energetico ridotto, una velocità più elevata e un utilizzo ottimale della memoria. La domanda globale di automazione è aumentata a causa del COVID-19, stimolando l’espansione del mercato del calcolo neuromorfico, dell’hardware AI e dell’analisi edge nei settori IT e medico. Tuttavia, si prevede che la complessità degli algoritmi e dei processi backend potrebbe ostacolare la crescita del mercato. Si prevede che l'aumento della spesa per ricerca e sviluppo nel campo del calcolo neuromorfico alimenterà l'espansione del mercato nel periodo di previsione.

Analisi della segmentazione del mercato globale del calcolo neuromorfico, dell'hardware AI e di Edge Analytic

Il Il mercato globale del calcolo neuromorfico, dell'hardware AI e dell'analisi edge è segmentato sulla base di distribuzione, offerta, applicazione, verticale e geografia.

Il mercato del calcolo neuromorfico, dell'hardware AI e analisi edge è segmentato in base alla distribuzione, all'offerta, all'applicazione, al verticale e alla geografia. , In base alla distribuzione

  • Edge Computing
  • Cloud Computing

In base alla distribuzione, il mercato è segmentato in Edge Computing e Cloud Computing. Si prevede che il cloud computing avrà una presenza sul mercato più ampia nel periodo di previsione grazie ai numerosi vantaggi tecnologici che offre, come una piattaforma per l'archiviazione e il trasporto sicuro di enormi quantità di dati per qualsiasi organizzazione.

Neuromorphic Computing, Mercato dell'hardware AI e dell'analisi edge, offrendo

  • hardware
  • software

In base all'offerta, il mercato è segmentato in hardware e Software. Si prevede che il segmento del software avrà una quota di mercato maggiore a causa delle crescenti esigenze di software in vari settori come le telecomunicazioni e i media, che è supportato dalle applicazioni software del Neuromorphic Computing come lo streaming di dati in tempo reale, la modellazione dei dati e le previsioni. Il segmento hardware è ulteriormente suddiviso in processori e memoria.

Calcolo neuromorfico, hardware AI e mercato di analisi Edge, per applicazione

  • Elaborazione delle immagini
  • Segnale Elaborazione
  • Elaborazione dati
  • Rilevamento di oggetti
  • Altro

In base all'applicazione, il mercato è segmentato in Elaborazione delle immagini, Elaborazione del segnale, elaborazione dei dati, rilevamento di oggetti e altro. Si prevede che l'elaborazione delle immagini sarà in primo piano nel periodo di previsione, a causa dei progressi nelle fotocamere digitali e in altri sistemi di elaborazione.

Calcolo neuromorfico, hardware AI e mercato analitico Edge, per verticale

  • Automotive
  • Elettronica di consumo
  • Aerospaziale, militare e difesa
  • IT e telecomunicazioni
  • Industriale
  • Medico
  • Altro (infrastrutture intelligenti e istruzione)

In base al verticale, il mercato è segmentato in automobilistico, elettronica di consumo, aerospaziale, militare e difesa, IT e telecomunicazioni , industriale, medico e altri (infrastrutture intelligenti e istruzione). Si prevede che circa il 30% del mercato sarà occupato dai settori aerospaziale, militare e della difesa. Ciò è dovuto alle applicazioni che il Neuromorphic Computing può fornire nel campo militare, come la trasmissione sicura e veloce di segnali contenenti informazioni critiche, la gestione delle risorse e la sorveglianza del campo di battaglia, tra gli altri.

Neuromorphic Computing, AI Mercato analitico di hardware ed edge, per area geografica

  • Nord America
  • Europa
  • Asia Pacifico
  • America Latina
  • Medio Oriente e Africa

Sulla base dell'analisi regionale, il mercato del calcolo neuromorfico, dell'hardware AI e dell'analisi edge è classificato in Nord America, Europa, Asia Pacifico, America Latina, Medio Oriente e Africa. Si prevede che la regione del Nord America crescerà al CAGR più elevato nel periodo di previsione. Si prevede che occuperà circa il 40% del mercato nel 2021. Ciò può essere dovuto al fatto che i paesi della regione nordamericana sono i principali implementatori di un gran numero di progressi tecnologici e ai crescenti investimenti in ricerca e sviluppo nell'area del calcolo neuromorfico. .

Attori chiave

Il rapporto sullo studio “Global Neuromorphic Computing, AI Hardware and Edge Analytic Market” fornirà informazioni preziose con un'enfasi sul mercato globale, compresi alcuni dei principali attori come poiché IBM Corporation, Intel Corporation, Brainchip Holdings Limited, Qualcomm Technologies, HP Enterprise, HRL Laboratories LLC, Flow Neuroscience AB, Innatera Nano Systems BV, Aspinity, Inc., Samsung Electronics Limited e altri sono produttori importanti che operano nel mercato.

La nostra analisi di mercato comprende anche una sezione dedicata esclusivamente a questi grandi attori in cui i nostri analisti forniscono una visione approfondita dei rendiconti finanziari di tutti i principali attori, insieme con benchmarking del prodotto e analisi SWOT.

Analisi Ace Matrix

L'Ace Matrix fornita nel rapporto aiuterebbe a capire come si stanno comportando i principali attori chiave coinvolti in questo settore mentre forniamo un classifica di queste aziende in base a vari fattori come caratteristiche del servizio e amp; innovazioni, scalabilità, innovazione dei servizi, copertura del settore, portata del settore e tabella di marcia per la crescita. Sulla base di questi fattori, classifichiamo le aziende in quattro categorieAttive, All'avanguardia, Emergenti e Innovatrici.

Attrattiva del mercato

L'immagine fornita dell'attrattiva del mercato aiuterebbe ulteriormente a ottenere informazioni sulla regione che è principalmente leader nel mercato neuromorfico globale Mercato dell’informatica, dell’hardware AI e dell’analisi edge. Copriremo i principali fattori di impatto responsabili della crescita del settore in una determinata regione.

Cinque forze di Porter

L'immagine fornita aiuterebbe ulteriormente a ottenere informazioni sulla struttura delle cinque forze di Porter che fornisce un modello per comprendere il comportamento dei concorrenti e il posizionamento strategico di un attore nel rispettivo settore. Il modello delle cinque forze di Porter può essere utilizzato per valutare il panorama competitivo nel mercato del calcolo neuromorfico, dell'hardware AI e dell'analisi dei bordi, valutare l'attrattiva di un determinato settore e valutare le possibilità di investimento.

Ambito del rapporto

ATTRIBUTI DEL RAPPORTO DETTAGLI
Periodo di studio

2019-2030

Anno base

2022

Periodo di previsione

2023-2030

Periodo storico

2019-2021

Unità< /td>

Valore (miliardi di dollari)

Profilo delle principali aziende

IBM Corporation, Intel Corporation , Brainchip Holdings Limited, Qualcomm Technologies, HP Enterprise, HRL Laboratories LLC, Flow Neuroscience AB, Innatera Nano Systems BV, Aspinity, Inc., Samsung Electronics Limited.

Segmenti coperti

Per implementazione, per offerta, per applicazione, per verticale e per area geografica

Ambito di personalizzazione

Personalizzazione gratuita del report (equivalente a un massimo di 4 giorni lavorativi per l'analista) con l'acquisto. Aggiunta o modifica a paese, regione e indicazione ambito del segmento

Rapporti sulle tendenze principali

Metodologia di ricerca delle ricerche di mercato

Table of Content

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