Les trois principaux segments du marché neuromorphique seront les consommateurs, l'industrie et l'automobile, indique le rapport 2021 de Yole sur le calcul neuromorphique et la détection.
Jusqu'en 2025, le neuromorphisme pour les applications industrielles restera un marché de niche avec 2 milliards de dollars US en 2030 pour le calcul et la détection combinés.
Les applications mobiles et autres applications grand public atteindront 2.8 milliards de dollars en 2030.
Le calcul neuromorphique pour l'automobile atteindra 2 milliards de dollars en 2030.
De nos jours, il existe un fort besoin de technologies écoénergétiques pour gérer de manière durable les charges de travail exigeantes de l'IA. Les technologies neuromorphiques sont une réponse prometteuse à ce besoin car elles peuvent effectuer des tâches d'IA difficiles de manière très efficace.
L'écosystème neuromorphique se compose aujourd'hui de trois grandes catégories d'acteurs: université & institut de recherche, laboratoires affiliés aux grandes entreprises et start-up.
Intel et IBM ont développé des communautés neuromorphiques autour de leurs puces pour aider l'écosystème logiciel à se développer.
L'IA a soif de performances et la dynamique de la loi de Moore ne couvrira pas les besoins de la révolution 5G / IoT / AR / robotique en cours.
«La force brute est actuellement utilisée pour tirer parti de la puissance de l'IA, mais cette approche n'est pas évolutive - elle frappera un mur de chaleur, un mur de données et un mur de coûts», déclare AdriennSanchez de Yole.
Les solutions de calcul et de détection neuromorphiques, imitant le cerveau, ont des spécificités clés pour rivaliser dans le paysage et les contraintes existants de l'IA.
Ces technologies répondront à la plupart des défis actuels et pourraient représenter 20% de tout le calcul et la détection de l'IA d'ici 2035.
Les applications industrielles seront les premières à utiliser des technologies neuromorphiques, pilotées par une vitesse élevée, une faible latence et un apprentissage hors ligne permettant des fonctionnalités et des performances plus autonomes.
Des acteurs tels que Prophesee, Brainchip et Nepes AI / General Vision ont déjà des produits sur le marché ciblant les applications industrielles, et d'autres joueurs suivront dans les années à venir.
Le marché grand public bénéficiera également de technologies neuromorphiques permettant davantage d'applications d'IA à la périphérie sur des appareils alimentés par batterie, garantissant la confidentialité et la sécurité des données personnelles.
«Les architectures actuelles des dispositifs neuromorphes peuvent également varier considérablement en ce qui concerne l'organisation de la mémoire et des composants informatiques sur les puces de silicium», explique Simone Bertolazzi de Yole, «il existe actuellement une tendance claire vers des solutions de« calcul en mémoire »: plusieurs sociétés développent des conceptions avec une mémoire intégrée grand public, comme la SRAM, répartie sur des cœurs ou des neurones; divers acteurs envisagent également l'adoption d'éléments NVM émergents assemblés dans des tableaux crossbar, exploitant les propriétés «de type synapsis» des mémoires résistives, par exemple PCM, OxRAM, CBRAM ».
«Sur le marché automobile, une multitude d'applications bénéficieront de la faible latence et de la faible consommation d'énergie des technologies neuromorphiques», déclare Pierre Cambou de Yole, «alors qu'il faudra plus de temps pour que la neuromorphie soit adoptée sur ce marché prometteur mais difficile, certains projets ont déjà été annoncés, comme le système de surveillance des conducteurs de Xperi et les caméras et laser ADAS de Terranet. »
En outre, le marché des serveurs cloud pourrait également bénéficier des technologies de calcul neuromorphique, tirant parti de la faible latence et de l'apprentissage en ligne pour améliorer les performances d'applications telles que la cybersécurité et la détection des fraudes.
L'efficacité énergétique considérable pourrait également contribuer à limiter la croissance de la consommation d'énergie dans les centres de données, ce qui est une préoccupation croissante.
De grands acteurs tels qu'Intel et IBM créent déjà des prototypes de serveurs neuromorphes en assemblant respectivement leurs puces Loihi et TrueNorth massivement évolutives.
Les start-up sont les premiers acteurs à proposer des produits sur le marché de l'informatique de pointe, ciblant les applications industrielles, automobiles et grand public. Ils testeront de nouvelles approches sur le marché dans un environnement réel.
Les universités forment de vastes collaborations, souvent soutenues par les gouvernements, pour développer le sans souci et comprendre le potentiel de la science dure.
Cela couvre une vaste gamme, à partir d'une simulation du cerveau sur une puce de silicium, et implique des partenariats avec différentes entreprises pour développer des preuves de concept sur le terrain.
Les laboratoires affiliés à de grandes entreprises sont profondément impliqués dans ces collaborations et prennent souvent les devants. Intel et IBM ont développé des communautés neuromorphiques autour de leurs puces pour aider l'écosystème logiciel à se développer, augmenter la maturité de l'IA neuromorphique et tester des cas d'utilisation directement avec les acteurs de l'application.