Ba phân khúc thị trường thần kinh đa hình chính sẽ là tiêu dùng, công nghiệp và ô tô cho biết Báo cáo cảm biến và điện toán thần kinh của Yole năm 2021.
Cho đến năm 2025, neuromorphic cho các ứng dụng công nghiệp sẽ vẫn là một thị trường ngách với 2 tỷ đô la Mỹ vào năm 2030 cho kết hợp tính toán và cảm biến.
Di động và các ứng dụng tiêu dùng khác sẽ đạt 2.8 tỷ đô la vào năm 2030.
Tính toán thần kinh hình học cho ô tô sẽ đạt 2 tỷ đô la vào năm 2030.
Ngày nay, nhu cầu mạnh mẽ về các công nghệ tiết kiệm năng lượng để xử lý một cách bền vững khối lượng công việc đòi hỏi AI. Các công nghệ cấu trúc thần kinh là một câu trả lời đầy hứa hẹn cho nhu cầu này vì chúng có thể thực hiện các nhiệm vụ AI đầy thách thức rất hiệu quả.
Hệ sinh thái neuromorphic ngày nay bao gồm ba loại người chơi chính: trường đại học và viện nghiên cứu, phòng thí nghiệm liên kết với các công ty lớn và các công ty khởi nghiệp.
Intel và IBM đã phát triển các cộng đồng neuromorphic xung quanh các chip của họ để giúp hệ sinh thái phần mềm phát triển.
AI khao khát hiệu suất và động lực định luật Moore sẽ không đáp ứng được nhu cầu của cuộc cách mạng 5G / IoT / AR / Robotics đang diễn ra.
AdriennSanchez của Yole cho biết: “Lực lượng vũ phu hiện đang được sử dụng để tận dụng sức mạnh của AI, nhưng cách tiếp cận này không thể mở rộng - nó sẽ tác động vào bức tường nhiệt, bức tường dữ liệu và bức tường chi phí,” AdriennSanchez của Yole nói.
Các giải pháp tính toán và cảm biến thần kinh, bắt chước bộ não, có các đặc điểm cụ thể chính để cạnh tranh trong bối cảnh và các hạn chế AI hiện có.
Những công nghệ này sẽ giải quyết hầu hết các thách thức hiện tại và có thể đại diện cho 20% tổng số máy tính và cảm biến AI vào năm 2035.
Các ứng dụng công nghiệp sẽ là ứng dụng đầu tiên sử dụng công nghệ thần kinh hình học, được thúc đẩy bởi tốc độ cao, độ trễ thấp và học ngoại tuyến cho phép các tính năng và hiệu suất tự trị hơn.
Những người chơi như Prophesee, Brainchip và Nepes AI / General Vision đã có sản phẩm trên thị trường nhắm mục tiêu đến các ứng dụng công nghiệp và sẽ có nhiều người chơi hơn trong những năm tới.
Thị trường tiêu dùng cũng sẽ được hưởng lợi từ các công nghệ neuromorphic cho phép nhiều ứng dụng AI vượt trội hơn trên các thiết bị sử dụng pin, đảm bảo quyền riêng tư và an toàn cho dữ liệu cá nhân.
Simone Bertolazzi của Yole cho biết: “Các kiến trúc thiết bị thần kinh đa hình hiện tại cũng có thể thay đổi đáng kể so với tổ chức của bộ nhớ và các thành phần tính toán trên chip silicon,” Simone Bertolazzi của Yole cho biết, “hiện có một xu hướng rõ ràng đối với các giải pháp“ điện toán trong bộ nhớ ” đang phát triển các thiết kế với bộ nhớ nhúng chủ đạo, như SRAM, được phân phối trên các lõi hoặc tế bào thần kinh; nhiều người chơi cũng đang xem xét việc áp dụng các phần tử NVM mới nổi được lắp ráp trong các mảng thanh ngang, tận dụng các thuộc tính “giống như khớp thần kinh” của các bộ nhớ điện trở, ví dụ như PCM, OxRAM, CBRAM ”.
Pierre Cambou của Yole cho biết: “Trong thị trường ô tô, một loạt các ứng dụng sẽ được hưởng lợi từ độ trễ thấp và mức tiêu thụ điện năng thấp của các công nghệ neuromorphics, trong khi sẽ mất nhiều thời gian hơn để neuromorphics được áp dụng trong thị trường đầy hứa hẹn nhưng đầy thách thức này, một số dự án đã được công bố, chẳng hạn như Hệ thống giám sát lái xe của Xperi, camera và laser ADAS của Terranet. ”
Ngoài ra, thị trường máy chủ đám mây cũng có thể hưởng lợi từ công nghệ điện toán thần kinh đa hình, tận dụng độ trễ thấp và học trực tuyến để cải thiện hiệu suất của các ứng dụng như bảo mật mạng và phát hiện gian lận.
Hiệu suất điện năng đáng kể cũng có thể giúp hạn chế sự gia tăng tiêu thụ điện năng trong các trung tâm dữ liệu đang là mối quan tâm ngày càng tăng.
Các công ty lớn như Intel và IBM đã và đang tạo ra các nguyên mẫu máy chủ thần kinh đa hình bằng cách lắp ráp các chip Loihi và TrueNorth có thể mở rộng tương ứng của họ.
Các công ty khởi nghiệp là những người chơi đầu tiên đưa sản phẩm ra thị trường dành cho điện toán biên, nhắm mục tiêu vào các ứng dụng công nghiệp, ô tô và tiêu dùng. Họ sẽ thử nghiệm các cách tiếp cận mới trên thị trường trong môi trường thực tế.
Các trường đại học đang hình thành sự hợp tác sâu rộng, thường được chính phủ hỗ trợ, để phát triển công nghệ và hiểu được tiềm năng khoa học cứng.
Điều này bao gồm một phạm vi rộng lớn, bắt đầu từ mô phỏng bộ não trên chip silicon và liên quan đến quan hệ đối tác với các công ty khác nhau để phát triển các bằng chứng về khái niệm trong lĩnh vực này.
Các phòng thí nghiệm liên kết với các công ty lớn tham gia sâu vào các hoạt động hợp tác này và thường dẫn đầu. Intel và IBM đã phát triển các cộng đồng neuromorphic xung quanh các chip của họ để giúp hệ sinh thái phần mềm phát triển, nâng cao sự trưởng thành của AI neuromorphic và kiểm tra các trường hợp sử dụng trực tiếp với các trình phát ứng dụng.