Los tres principales segmentos del mercado neuromórfico serán de consumo, industrial y automotriz, dice el Informe de detección y computación neuromórfica de Yole 2021.
Hasta 2025, los neuromorfos para aplicaciones industriales seguirán siendo un nicho de mercado con 2 millones de dólares en 2030 para la informática y la detección combinadas.
Las aplicaciones móviles y de otros consumidores alcanzarán los 2.8 millones de dólares en 2030.
La computación neuromórfica para la automoción alcanzará los 2 millones de dólares en 2030.
Hoy en día, existe una gran necesidad de tecnologías energéticamente eficientes para manejar de manera sostenible cargas de trabajo de IA exigentes. Las tecnologías neuromórficas son una respuesta prometedora a esta necesidad, ya que pueden realizar tareas desafiantes de IA de manera muy eficiente.
El ecosistema neuromórfico consta hoy en día de tres categorías principales de actores: institutos de investigación y universidades, laboratorios afiliados a grandes empresas y nuevas empresas.
Intel e IBM han desarrollado comunidades neuromórficas alrededor de sus chips para ayudar a que el ecosistema de software crezca.
La IA está hambrienta de rendimiento y la dinámica de la ley de Moore no cubrirá las necesidades de la actual revolución 5G / IoT / AR / Robótica.
“Actualmente se utiliza la fuerza bruta para aprovechar el poder de la inteligencia artificial, pero este enfoque no es escalable: chocará contra un muro de calor, un muro de datos y un muro de costos”, dice AdriennSanchez de Yole.
Las soluciones de detección e informática neuromórfica, que imitan al cerebro, tienen especificidades clave para competir dentro del panorama y las limitaciones de la IA existente.
Estas tecnologías abordarán la mayoría de los desafíos actuales y podrían representar el 20% de toda la computación y detección de IA para 2035.
Las aplicaciones industriales serán las primeras en utilizar tecnologías neuromórficas, impulsadas por alta velocidad, baja latencia y aprendizaje fuera de línea, lo que permitirá características y rendimiento más autónomos.
Jugadores como Prophesee, Brainchip y Nepes AI / General Vision ya tienen productos en el mercado dirigidos a aplicaciones industriales, y más jugadores los seguirán en los próximos años.
El mercado de consumo también se beneficiará de las tecnologías neuromórficas que permiten más aplicaciones de inteligencia artificial en el borde de los dispositivos que funcionan con baterías, lo que garantiza la privacidad y seguridad de los datos personales.
“Las arquitecturas actuales de dispositivos neuromórficos también pueden variar significativamente con respecto a la organización de la memoria y los componentes informáticos en los chips de silicio”, dice Simone Bertolazzi de Yole, “actualmente existe una clara tendencia hacia las soluciones de“ computación en memoria ”: varias empresas están desarrollando diseños con memoria integrada convencional, como SRAM, distribuida entre núcleos o neuronas; varios actores también están considerando la adopción de elementos NVM emergentes ensamblados en matrices de barras cruzadas, aprovechando las propiedades "similares a la sinapsis" de las memorias resistivas, por ejemplo, PCM, OxRAM, CBRAM ".
“En el mercado automotriz, una gran cantidad de aplicaciones se beneficiarán de la baja latencia y el bajo consumo de energía de las tecnologías neuromórficas”, dice Pierre Cambou de Yole, “mientras que tomará más tiempo para que los neuromórficos se adopten en este mercado prometedor pero desafiante, algunos proyectos ya se han anunciado, como el sistema de monitorización del conductor de Xperi y las cámaras y láser ADAS de Terranet ".
Además, el mercado de servidores en la nube también podría beneficiarse de las tecnologías de computación neuromórfica, aprovechando la baja latencia y el aprendizaje en línea para mejorar el rendimiento de aplicaciones como la ciberseguridad y la detección de fraudes.
La considerable eficiencia energética también podría ayudar a limitar el crecimiento del consumo de energía en los centros de datos, que es una preocupación creciente.
Grandes empresas como Intel e IBM ya están creando prototipos de servidores neuromórficos mediante el ensamblaje de sus chips Loihi y TrueNorth escalables de forma masiva, respectivamente.
Las empresas emergentes son los primeros actores en llevar productos al mercado para la informática de punta, dirigidos a aplicaciones industriales, automotrices y de consumo. Probarán nuevos enfoques en el mercado en un entorno de la vida real.
Las universidades están formando amplias colaboraciones, a menudo apoyadas por los gobiernos, para desarrollar la la tecnología y comprender el potencial de la ciencia dura.
Esto cubre una amplia gama, a partir de una simulación del cerebro en un chip de silicio, e implica asociaciones con varias empresas para desarrollar pruebas de concepto en el campo.
Los laboratorios afiliados a grandes empresas están profundamente involucrados en estas colaboraciones y, a menudo, toman la iniciativa. Intel e IBM desarrollaron comunidades neuromórficas alrededor de sus chips para ayudar a que el ecosistema de software crezca, aumentar la madurez de la IA neuromórfica y probar casos de uso directamente con los jugadores de aplicaciones.