Os três principais segmentos de mercado neuromórfico serão consumidor, industrial e automotivo, diz o Relatório de Computação e Detecção Neuromórfica de Yole 2021.
Até 2025, o neuromórfico para aplicações industriais permanecerá um nicho de mercado com US $ 2 bilhões em 2030 para computação e sensoriamento combinados.
Os aplicativos móveis e outros aplicativos de consumo chegarão a US $ 2.8 bilhões em 2030.
A computação neuromórfica para automóveis chegará a US $ 2 bilhões em 2030.
Hoje em dia, há uma grande necessidade de tecnologias de baixo consumo de energia para lidar de maneira sustentável com cargas de trabalho de IA exigentes. As tecnologias neuromórficas são uma resposta promissora a essa necessidade, pois podem realizar tarefas desafiadoras de IA com muita eficiência.
O ecossistema neuromórfico consiste hoje em três categorias principais de atores: universidade e instituto de pesquisa, laboratórios afiliados a grandes empresas e start-ups.
Intel e IBM desenvolveram comunidades neuromórficas em torno de seus chips para ajudar o ecossistema de software a crescer.
A IA está ávida por desempenho e a dinâmica da lei de Moore não cobrirá as necessidades da revolução 5G / IoT / AR / Robótica em andamento.
“A força bruta está sendo usada atualmente para alavancar o poder da IA, mas esta abordagem não é escalonável - ela atingirá uma barreira de calor, uma barreira de dados e uma barreira de custos”, diz AdriennSanchez da Yole.
Computação neuromórfica e soluções de detecção, imitando o cérebro, têm especificidades essenciais para competir dentro do cenário e das restrições de IA existentes.
Essas tecnologias abordarão a maioria dos desafios atuais e podem representar 20% de toda a computação e detecção de IA até 2035.
As aplicações industriais serão as primeiras a usar tecnologias neuromórficas, impulsionadas por alta velocidade, baixa latência e aprendizagem offline, permitindo recursos e desempenho mais autônomos.
Jogadores como Prophesee, Brainchip e Nepes AI / General Vision já têm produtos no mercado voltados para aplicações industriais, e mais jogadores seguirão nos próximos anos.
O mercado consumidor também se beneficiará das tecnologias neuromórficas, permitindo mais aplicações de IA em dispositivos alimentados por bateria, garantindo a privacidade e a segurança dos dados pessoais.
“As atuais arquiteturas de dispositivos neuromórficos também podem variar significativamente no que diz respeito à organização da memória e dos componentes de computação nos chips de silício”, diz Simone Bertolazzi da Yole, “há atualmente uma tendência clara para soluções de“ computação in-memory ”: várias empresas estão desenvolvendo projetos com memória incorporada convencional, como SRAM, distribuída entre núcleos ou neurônios; vários participantes também estão considerando a adoção de elementos NVM emergentes montados em matrizes de barras transversais, aproveitando as propriedades “semelhantes a sinapses” de memórias resistivas, por exemplo PCM, OxRAM, CBRAM ”.
“No mercado automotivo, uma série de aplicações se beneficiará da baixa latência e do baixo consumo de energia das tecnologias neuromórficas”, diz Pierre Cambou, da Yole, “embora demore mais para que os neuromórficos sejam adotados neste mercado promissor, porém desafiador, alguns projetos já foram anunciados, como o Driver Monitoring System do Xperi e as câmeras ADAS e laser da Terranet. ”
Além disso, o mercado de servidores em nuvem também pode se beneficiar das tecnologias de computação neuromórfica, aproveitando a baixa latência e o aprendizado online para melhorar o desempenho de aplicativos como segurança cibernética e detecção de fraude.
A considerável eficiência energética também pode ajudar a limitar o crescimento do consumo de energia em data centers, o que é uma preocupação crescente.
Grandes empresas como Intel e IBM já estão criando protótipos de servidores neuromórficos, montando seus chips Loihi e TrueNorth extremamente escaláveis, respectivamente.
As startups são as primeiras empresas a trazer produtos para o mercado de computação de ponta, visando aplicações industriais, automotivas e de consumo. Eles testarão novas abordagens no mercado em um ambiente da vida real.
As universidades estão formando extensas colaborações, muitas vezes apoiadas pelos governos, para desenvolver o tecnologia e compreender o potencial da ciência exata.
Isso cobre uma vasta gama, começando com uma simulação do cérebro em um chip de silício, e envolve parcerias com várias empresas para desenvolver provas de conceito na área.
Os laboratórios afiliados a grandes empresas estão profundamente envolvidos nessas colaborações e frequentemente assumem a liderança. A Intel e a IBM desenvolveram comunidades neuromórficas em torno de seus chips para ajudar o ecossistema de software a crescer, aumentar a maturidade da IA neuromórfica e testar casos de uso diretamente com os participantes do aplicativo.