Рынок нейроморфных вычислений — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз на 2018–2028 годы, сегментированный по предложению (оборудование, программное обеспечение), по развертыванию (периферийные вычисления, развертываемые вычисления), по технологии (MMES и не-MEMS), по конечному пользователю (автомобилестроение, здравоохранение, бытовая электроника, военная и оборонная пр

Ожидается, что глобальный рынок нейроморфных вычислений будет расширяться стремительными темпами в течение всего прогнозируемого периода. Рост спроса на искусственный интеллект и машинное обучение повысит эффективность и производительность инструментов, поскольку ожидается, что сочетание этих двух факторов произведет революцию в сфере бизнеса, обеспечив необходимую проницательность для принятия разумных решений. Эти устройства пользуются повышенным спросом, поскольку обладают рядом преимуществ по сравнению с обычными устройствами, такими как распознавание изображений, обнаружение мошенничества, распознавание речи и т. д. Технология искусственного интеллекта находит применение в различных отраслях промышленности, включая оборону, медицину, телекоммуникации, коммунальные услуги, развлечения, телекоммуникации, продукты питания и напитки и т. д.

Нейронные вычисления — это усовершенствование компьютеров, основанное на системах, обнаруженных в человеческом мозге и нервной системе. Используя огромный потенциал и мощь человеческого мозга, нейровизуализационные вычисления могут функционировать так же эффективно, как и человеческий мозг, без серьезных пробелов в развертывании программного обеспечения. Одним из технологических достижений, которое вызвало техническую значимость в нейронных вычислениях, является разработка моделей искусственных нейронных сетей (ИНС).

Автомобильные компании пострадали от неблагоприятного воздействия пандемии. Предприятие нейронных вычислительных устройств начинается с создания синтетической нейронной сети, включающей десятки миллионов нейронов. Эти нейроны подобны нейронам внутри человеческого мозга. Нейронные компьютеры удивительно обычны для своей быстрой реакции машины, поскольку их обработка может быть очень быстрой. По сравнению с обычными компьютерами, нейронные компьютеры разработаны для работы, подобной человеческому разуму, и поэтому их быстродействующее устройство является огромным лидером для промышленности. Нейроморфное поколение может применяться в системах обороны в сочетании с искусственным интеллектом и изучением устройств для повышения вычислительной мощности и предоставления аналитических результатов для ускорения принятия решений в военное время. Кроме того, нейроморфная генерация заметно более энергосберегающая и может повысить мобильность, выносливость и портативность генерации, которую пехотинцы могут установить в этой области. Например, Intel намеревалась применить нейроморфную технологию к камерам дронов с ресурсом установки чипа Loihi, который мог бы получать органические сигналы с камеры и обрабатывать их как биологические мысли, значительно ускоряя восприятие дрона.

Ожидается, что сегмент рынка обработки изображений будет доминировать в 2023 году с долей выручки более 50%. Это можно признать за растущее внедрение компьютерного зрения в различных отраслях, включая автомобилестроение, здравоохранение, а также медиа и развлечения. Например, медицинская визуализация является одним из важнейших приложений обработки изображений. Ожидается, что достижения в области датчиков изображений и других технологий обработки будут способствовать росту выручки в сегменте обработки изображений в течение прогнозируемого периода. Сегмент приложений обработки сигналов, как ожидается, составит высокий процент от общей доли рынка в 2022 году и, как ожидается, значительно увеличится в течение прогнозируемого периода. Растущий спрос на управление аудио- и акустическими сигналами вносит значительный вклад в рост сегмента обработки сигналов. С учетом быстро растущего внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения в ИТ-предприятиях сегмент обработки данных, как ожидается, расширится в течение прогнозируемого периода. Автоматизированное машинное обучение является одной из самых выдающихся тенденций ИИ среди предприятий.

Вместо стандартных точных вычислений нейроморфное оборудование приводит к вероятностным моделям, которые являются простыми, мощными, надежными и эффективными с точки зрения данных с точки зрения вычислений, поскольку мозг по своей природе является высокостохастическим. Нейроморфное оборудование, безусловно, лучше подходит для когнитивных приложений, чем точные вычисления.

Растущее принятие искусственного интеллекта (ИИ) и систем автоматизации

Мозг по сути является руководителем нейроморфных вычислений. Он использует искусственные нейроны

ИИ и системы автоматизации постепенно совершенствуются в различных отраслях, включая здравоохранение, производство и транспорт. Эти системы включают мощные вычислительные системы, которые могут обрабатывать большие объемы данных в режиме реального времени. Нейроморфные вычисления хорошо подходят для этих приложений, поскольку они могут обеспечить мощность и эффективность, необходимые этим системам. Технология широко принята в различных отраслях, в основном в FMCG, розничной торговле и производстве. Прогнозируется, что растущее признание искусственного интеллекта и систем автоматизации будет стимулировать рынок нейроморфных вычислений. Растущее признание ИИ и систем автоматизации в различных отраслях, таких как промышленность, медицина, ИТ и телекоммуникации, аэрокосмическая промышленность, военная и оборонная промышленность, автомобилестроение, бытовая электроника и другие секторы, повысит спрос на рынок нейроморфных вычислений в прогнозируемый период 2024–2028 годов. Нейроморфные вычисления обеспечивают такие преимущества, как быстрая параллельная обработка с минимальными требованиями к мощности. Они также устраняют необходимость в перемещении данных вперед и назад между компонентами в архитектуре фон Неймана, что, как ожидается, будет способствовать ее принятию для приложений обработки изображений и сигналов. Кроме того, ожидаемое принятие в потребительской электронике, автомобилестроении, здравоохранении, а также в военном и оборонном секторах также будет в значительной степени способствовать росту рынка. Растущий спрос на искусственный интеллект и системы, приобретающие знания о технологиях, улучшил использование программного обеспечения в нейроморфных вычислениях. Искусственный интеллект и технологии автоматизации улучшат мировую экономическую систему и увеличат международное благосостояние в то время, когда старение и снижение рождаемости служат в качестве усилий по увеличению. Технологии ИИ и автоматизации повышаются, чтобы поднять мировую экономику и укрепить глобальное благосостояние в то время, когда старение и ухудшение рождаемости действуют в качестве усилий по росту. Современный прогресс в нейроморфных исследованиях частично аккредитован обширным и растущим использованием ИИ, машинного обучения, нейронных сетей и архитектур глубоких нейронных сетей в потребительских и корпоративных технологиях. Нейроморфная технология обычно используется в глубоких ускорителях, полупроводниках следующего поколения, транзисторах и автономных системах, таких как робототехника, дроны, беспилотные автомобили и искусственный интеллект. Существуют различные технологии, которые принимаются во внимание для внедрения нейроморфных чипов для робототехники, основанной в первую очередь на мозге, и разумных роботизированных систем, а привлекательность нейроморфных вычислений для определения безопасности вместе с развитием исследований предложит участникам рынка несколько перспектив в течение прогнозируемого периода.

Растущее внедрение автономных транспортных средств

Нейроморфные вычисления могут помочь автономным транспортным средствам лучше обнаруживать и избегать препятствий, а также распознавать объекты и реагировать на изменяющиеся условия. Нейроморфные вычисления помогают автономным транспортным средствам более эффективно обрабатывать визуальную информацию. Традиционные вычислительные архитектуры требуют много времени и мощности для обработки визуальных данных, но нейроморфные вычисления потребляют минимальное количество энергии при обработке визуальных данных в реальном времени. Нейроморфные вычисления более эффективны в распознавании объектов на дорогах и распознавании их из окружающей среды. Это происходит из-за того, что нейроморфные вычисления полностью функционируют как человеческий мозг, который обладает опытом распознавания объектов и шаблонов.

В автономных транспортных средствах нейроморфные вычисления помогают обнаруживать и избегать препятствий, обрабатывая данные с нескольких датчиков одновременно. Например, нейроморфные вычисления могут объединять данные с камер, лидаров, радаров и других датчиков для получения более точной и полной картины окружения транспортного средства.

Наконец, ожидается, что растущее признание автономных транспортных средств будет стимулировать глобальный рынок нейроморфных вычислений. Нейроморфная технология в основном используется в автономных системах, таких как дроны и ИИ. Растущее внедрение систем автоматизации и ИИ в различных отраслях, таких как автомобилестроение, увеличит спрос на рынок нейроморфных вычислений. Принятие нейроморфных вычислений для целей безопасности и научно-исследовательских разработок предоставит многочисленные возможности для мирового рынка нейроморфных вычислений и, как ожидается, существенно вырастет в ближайшие годы.

Последние разработки

• В марте 2023 года Brain Chip Holdings Ltd, которая является коммерческим поставщиком событийного нейроморфного ИИ-IP, Ultra Low Power  заключила партнерство с CVEDIA, ведущим поставщиком решений для видеоаналитики на основе ИИ, для распространения передовых технологий в области искусственного интеллекта и нейроморфных вычислений.

Сегментация рынка

Профили компаний

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 входят в число основных игроков, которые являются движущей силой роста мирового рынка нейроморфных вычислений.