Нейроморфные технологии удовлетворят потребности рабочих нагрузок ИИ

Обновление: 24 мая 2021 г.

Согласно отчету Yole по нейроморфным вычислениям и зондированию за 2021 год, тремя основными нейроморфными сегментами будут потребительский, промышленный и автомобильный сегменты.

До 2025 года нейроморфные устройства для промышленных приложений останутся нишевым рынком с 2 миллиардами долларов США в 2030 году на вычисления и зондирование вместе взятые. 

В 2.8 году объем мобильных и других потребительских приложений достигнет 2030 миллиарда долларов. 

 В 2 году объем нейроморфных вычислений для автомобилей достигнет 2030 миллиардов долларов.

 

В настоящее время существует острая потребность в энергоэффективных технологиях для устойчивой обработки сложных рабочих нагрузок искусственного интеллекта. Нейроморфные технологии - многообещающий ответ на эту потребность, поскольку они могут очень эффективно выполнять сложные задачи искусственного интеллекта. 

Сегодня нейроморфная экосистема состоит из трех основных категорий игроков: университетов и исследовательских институтов, лабораторий, связанных с крупными компаниями, и стартапов.

Intel и IBM  создали нейроморфные сообщества вокруг своих чипов, чтобы помочь экосистеме программного обеспечения расти. 

 Искусственный интеллект жаждет производительности, и динамика закона Мура не покроет потребности продолжающейся революции 5G / IoT / AR / робототехники. 

«Грубая сила в настоящее время используется для усиления возможностей ИИ, но этот подход нельзя масштабировать - он ударит по тепловой стене, стене данных и стене затрат», - говорит Адриенн Санчез из Yole. 

Нейроморфные вычислительные и сенсорные решения, имитирующие мозг, имеют ключевые особенности, позволяющие конкурировать в рамках существующего ландшафта ИИ и ограничений. 

Эти технологии позволят решить большинство текущих проблем и к 20 году могут составлять 2035% всех вычислений и датчиков искусственного интеллекта. 

Промышленные приложения будут первыми, в которых будут использоваться нейроморфные технологии, основанные на высокой скорости, низкой задержке и автономном обучении, что обеспечит более автономные функции и производительность. 

Такие игроки, как Prophesee, Brainchip и Nepes AI / General Vision, уже имеют на рынке продукты, ориентированные на промышленные приложения, и в ближайшие годы за ними последуют новые игроки. 

Потребительский рынок также выиграет от нейроморфных технологий, которые позволят большему количеству приложений искусственного интеллекта работать на устройствах с батарейным питанием, обеспечивая конфиденциальность и безопасность личных данных.

 «Современные архитектуры нейроморфных устройств также могут значительно различаться в отношении организации памяти и вычислительных компонентов на кремниевых микросхемах», - говорит Симоне Бертолацци из Yole. «В настоящее время наблюдается четкая тенденция к решениям« в памяти »: несколько компаний разрабатывают проекты с основной встроенной памятью, такой как SRAM, распределенной по ядрам или нейронам; различные игроки также рассматривают возможность внедрения новых элементов NVM, собранных в виде матричных массивов, использующих «синапсоподобные» свойства резистивной памяти, например PCM, OxRAM, CBRAM ». 

«На автомобильном рынке множество приложений выиграют от низкой задержки и низкого энергопотребления нейроморфных технологий, - говорит Пьер Камбу из Yole, - в то время как нейроморфика будет внедряться на этом многообещающем, но сложном рынке, некоторые проекты уже были анонсированы, например, о системе мониторинга водителя Xperi, а также о камерах и лазере ADAS от Terranet ». 

Кроме того, рынок облачных серверов также может извлечь выгоду из технологий нейроморфных вычислений, используя низкую задержку и онлайн-обучение для повышения производительности таких приложений, как кибербезопасность и обнаружение мошенничества. 

Значительная энергоэффективность также может помочь ограничить рост энергопотребления в центрах обработки данных, который вызывает растущую озабоченность. 

Крупные игроки, такие как Intel и IBM, уже создают прототипы нейроморфных серверов, собирая свои масштабируемые чипы Loihi и TrueNorth соответственно. 

Стартапы - первые игроки, выводящие на рынок продукты для периферийных вычислений, предназначенные для промышленных, автомобильных и потребительских приложений. Они испытают новые подходы на рынке в реальных условиях. 

Университеты формируют широкое сотрудничество, часто поддерживаемое правительствами, для развития technology и понять потенциал научной науки. 

Это охватывает широкий диапазон, начиная от моделирования мозга на кремниевом чипе, и включает в себя партнерство с различными компаниями для разработки полевых проверок концепции. 

Лаборатории, связанные с крупными компаниями, активно участвуют в этом сотрудничестве и часто берут на себя инициативу. Intel и IBM разработали нейроморфные сообщества вокруг своих чипов, чтобы помочь экосистеме программного обеспечения расти, повысить зрелость нейроморфного ИИ и протестировать варианты использования непосредственно с игроками приложений.