Die drei wichtigsten neuromorphen Marktsegmente werden laut Yole's Neuromorphic Computing and Sensing Report 2021 Consumer, Industrial und Automotive sein.
Bis 2025 wird neuromorph für industrielle Anwendungen mit 2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 ein Nischenmarkt für Computer und Sensorik bleiben.
Mobile und andere Verbraucheranwendungen werden 2.8 2030 Milliarden US-Dollar erreichen.
Neuromorphic Computing für die Automobilindustrie wird 2 2030 Milliarden US-Dollar erreichen.
Heutzutage besteht ein starker Bedarf an energieeffizienten Technologien, um die KI-Workloads nachhaltig zu bewältigen. Neuromorphe Technologien sind eine vielversprechende Antwort auf dieses Bedürfnis, da sie herausfordernde KI-Aufgaben sehr effizient ausführen können.
Das neuromorphe Ökosystem besteht heute aus drei Hauptkategorien von Akteuren: Universität und Forschungsinstitut, Labors großer Unternehmen und Start-ups.
Intel und IBM haben neuromorphe Gemeinschaften um ihre Chips herum entwickelt, um das Wachstum des Software-Ökosystems zu unterstützen.
KI ist leistungshungrig und Moores Gesetzesdynamik wird die Anforderungen der laufenden 5G / IoT / AR / Robotics-Revolution nicht abdecken.
„Brute Force wird derzeit eingesetzt, um die Kraft der KI zu nutzen, aber dieser Ansatz ist nicht skalierbar - er trifft eine Wärmewand, eine Datenwand und eine Kostenwand“, sagt AdriennSanchez von Yole.
Neuromorphe Computer- und Erfassungslösungen, die das Gehirn nachahmen, weisen Schlüsselspezifitäten auf, um innerhalb der vorhandenen KI-Landschaft und Einschränkungen zu konkurrieren.
Diese Technologien werden die meisten aktuellen Herausforderungen bewältigen und könnten bis 20 2035% aller KI-Computer und -Sensoren ausmachen.
Industrielle Anwendungen werden die ersten sein, die neuromorphe Technologien einsetzen, die durch hohe Geschwindigkeit, geringe Latenz und Offline-Lernen angetrieben werden und autonomere Funktionen und Leistung ermöglichen.
Spieler wie Prophesee, Brainchip und Nepes AI / General Vision haben bereits Produkte auf dem Markt, die auf industrielle Anwendungen ausgerichtet sind. Weitere Spieler werden in den kommenden Jahren folgen.
Der Verbrauchermarkt wird auch von neuromorphen Technologien profitieren, die mehr KI-Anwendungen auf batteriebetriebenen Geräten ermöglichen und den Schutz und die Sicherheit personenbezogener Daten gewährleisten.
„Aktuelle neuromorphe Gerätearchitekturen können sich auch in Bezug auf die Organisation der Speicher- und Computerkomponenten auf den Siliziumchips erheblich unterscheiden“, sagt Simone Bertolazzi von Yole. „Derzeit gibt es einen klaren Trend zu In-Memory-Computing-Lösungen: Mehrere Unternehmen entwickeln Designs mit eingebettetem Mainstream-Speicher wie SRAM, die über Kerne oder Neuronen verteilt sind; Verschiedene Akteure erwägen auch die Einführung neuer NVM-Elemente, die in Crossbar-Arrays zusammengesetzt sind und die „synapsenartigen“ Eigenschaften von Widerstandsspeichern wie PCM, OxRAM, CBRAM nutzen.
„Auf dem Automobilmarkt werden eine Vielzahl von Anwendungen von der geringen Latenz und dem geringen Stromverbrauch neuromorpher Technologien profitieren“, sagt Pierre Cambou von Yole. „Es wird zwar länger dauern, bis Neuromorphics in diesem vielversprechenden, aber herausfordernden Markt eingesetzt werden, einige Projekte wurden bereits angekündigt, wie das Treiberüberwachungssystem von Xperi und die ADAS-Kameras und -Laser von Terranet. “
Darüber hinaus könnte der Cloud-Server-Markt auch von neuromorphen Computertechnologien profitieren, die eine geringe Latenz und Online-Lernen nutzen, um die Leistung von Anwendungen wie Cybersicherheit und Betrugserkennung zu verbessern.
Die beträchtliche Energieeffizienz könnte auch dazu beitragen, das Wachstum des Stromverbrauchs in Rechenzentren zu begrenzen, was zunehmend Anlass zur Sorge gibt.
Große Player wie Intel und IBM erstellen bereits neuromorphe Serverprototypen, indem sie ihre massiv skalierbaren Loihi- bzw. TrueNorth-Chips zusammenbauen.
Start-ups sind die ersten Unternehmen, die Produkte für Edge-Computing auf den Markt bringen, die auf Industrie-, Automobil- und Verbraucheranwendungen ausgerichtet sind. Sie werden neue Ansätze auf dem Markt in einem realen Umfeld testen.
Universitäten gehen umfangreiche Kooperationen ein, die häufig von Regierungen unterstützt werden, um das zu entwickeln Technologie und das wissenschaftliche Potenzial verstehen.
Dies deckt einen weiten Bereich ab, beginnend mit einer Simulation des Gehirns auf einem Siliziumchip, und beinhaltet Partnerschaften mit verschiedenen Unternehmen, um Proof-of-Concept auf diesem Gebiet zu entwickeln.
Labors, die mit großen Unternehmen verbunden sind, sind stark in diese Kooperationen involviert und übernehmen häufig die Führung. Intel und IBM haben um ihre Chips herum neuromorphe Communities entwickelt, um das Wachstum des Software-Ökosystems zu fördern, die Reife der neuromorphen KI zu erhöhen und Anwendungsfälle direkt mit Anwendungs-Playern zu testen.