Tamaño del mercado de Computación neuromórfica, participación y análisis de la industria, por aplicación (procesamiento de señales, reconocimiento de imágenes, minería de datos y otras), por industria (automotriz, atención médica, electrónica de consumo, manufactura e industria, aeroespacial y defensa, y otras) y regional Pronóstico, 2025-2032

El tamaño del mercado mundial de computación neuromórfica se valoró en 139.291 miles de dólares en 2024. Se prevé que el mercado crezca de 213.344 miles de dólares en 2025 a 1.300.575 miles de dólares en 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual del 29,5% durante el período previsto.

La computación neuromórfica es un método de ingeniería informática inspirado en la estructura y función del cerebro humano. Crea redes de neuronas electrónicas y utiliza hardware basado en las capacidades de las neuronas y las sinapsis en los cerebros biológicos. Spiking Neural Networks (SNN), la forma más común de hardware neuromórfico, simula el aprendizaje natural reasignando dinámicamente redes neuronales.

En el informe, hemos considerado actores clave que ofrecen soluciones, incluidos IBM Corporation, Intel Corporation, BrainChip Holdings Ltd., Qualcomm y otros. Esta tecnología neuromórfica impulsa a los autónomos. Inteligencia artificial (IA) Soluciones que requieren eficiencia energética y aprendizaje profundo continuo. Abre nuevas posibilidades en informática y se utiliza en aplicaciones de robótica, atención médica, detección y inteligencia artificial a gran escala. La pandemia de COVID-19 afectó positivamente a la industria de la salud, y se utilizan chips neuromórficos en hospitales y clínicas de todo el mundo. Sin embargo, la pandemia afectó negativamente a las industrias automotriz, de electrónica de consumo, manufacturera y otras. Las restricciones comerciales, las interrupciones en la cadena de suministro y la producción redujeron la demanda y el gasto en muchos sectores.

Además, el aumento de la demanda de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial y circuitos integrados (CI) de mejor rendimiento impulsan el crecimiento del mercado de la computación neuromórfica. Por ejemplo, el chip neuromórfico NeuRRAM, construido por un equipo internacional de investigadores, atiende a una amplia gama de aplicaciones de IA y consume una pequeña cantidad de energía.

Tendencias del mercado de computación neuromórfica

La creciente adopción de la computación neuromórfica para revolucionar el Internet de las cosas (IoT) impulsa el crecimiento del mercado

La computación neuromórfica mejora y revoluciona la forma en que los dispositivos se comunican entre sí. Utiliza redes neuronales artificiales para procesar información, lo que contribuye a una rápida toma de decisiones sin intervención humana. Puede procesar rápidamente grandes cantidades de datos de numerosos dispositivos de Internet de las cosas (IoT), lo que lo hace ideal para la automatización del hogar, los vehículos autónomos y las aplicaciones de diagnóstico médico.

Además, al utilizar algoritmos de inteligencia artificial, dicha informática permite arquitecturas de red eficientes y un procesamiento de datos más rápido. Un automóvil autónomo que aprende de otros automóviles cercanos para tomar decisiones más rápidas o una casa automatizada que aprende de sus ocupantes a ajustar la temperatura y la iluminación son algunos ejemplos de tecnología neuromórfica eficiente. Además, la adopción de dicha informática también aumenta la seguridad de IoT, en la que los dispositivos pueden detectar actividades sospechosas mediante algoritmos de inteligencia artificial. Por ejemplo, en enero de 2024, Innatera presentó un microcontrolador neuromórfico en la feria CES 2024, el Spiking Neural Processor T1. El lanzamiento implica avances clave en IA energéticamente competente para casos de uso de sensores, incluidos dispositivos domésticos inteligentes, dispositivos portátiles y aplicaciones de IoT.

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Factores de crecimiento del mercado de informática neuromórfica

Aumento de la demanda de tecnología de inteligencia artificial y aprendizaje automático para impulsar el crecimiento del mercado de la computación neuromórfica

La computación neuromórfica mejora las aplicaciones de IA y ML, como los sistemas autónomos, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Es ideal para aplicaciones de vanguardia que requieren procesamiento en tiempo real y bajo consumo de energía. Dichas aplicaciones incluyen dispositivos IoT, robótica y vehículos autónomos. Muchas industrias están automatizando sus operaciones comerciales para mejorar la eficiencia y la calidad de sus productos finales. El mercado está ganando atención y tendrá oportunidades en industrias, como la militar y ciberseguridad , donde dicha informática puede ayudar en la detección de anomalías y el reconocimiento de imágenes/objetos mediante el análisis de patrones de tráfico de red. Por ejemplo, en septiembre de 2023, BrainChip Holdings Ltd, un productor de IP de IA neuromórfica, se asoció con VVDN Technologies para ofrecer una caja Edge basada en tecnología neuromórfica. El dispositivo se ejecuta en varias aplicaciones Edge AI que utilizan los procesadores neuromórficos Akida de BrainChip.

Además, el creciente número de iniciativas de investigación, las colaboraciones entre el mundo académico y la industria y el apoyo gubernamental contribuyen a los avances de este campo y al crecimiento de este mercado.

FACTORES RESTRICTIVOS

Complejidad de integrar tecnologías neuromórficas en sistemas existentes para impedir el mercado

La computación neuromórfica se encuentra todavía en sus etapas incipientes con una escala y un alcance de aplicaciones limitados. El desarrollo de dicho software y hardware requiere una extensa investigación y desarrollo, lo que dificulta que las empresas adopten e integren sus sistemas existentes. Además, la falta de marcos y lenguajes de programación estandarizados dificulta que los desarrolladores creen algoritmos. Además, los costos de investigación y desarrollo relacionados con dicha informática son relativamente altos, lo que dificulta que las PYME y las nuevas empresas adopten esta tecnología.

Análisis de segmentación del mercado de computación neuromórfica

Por análisis de aplicaciones

El crecimiento del segmento de reconocimiento de imágenes impulsado por un sólido reconocimiento de patrones y análisis de imágenes en tiempo real

Según la aplicación, el mercado se segmenta en procesamiento de señales, reconocimiento de imagen , minería de datos y otros. El segmento de reconocimiento de imágenes representó la mayor cuota de mercado debido a los avances en los sensores de imágenes y otras tecnologías de procesamiento. Los chips neuromórficos pueden procesar información en tiempo real, lo cual es vital para aplicaciones como vehículos autónomos, robótica e imágenes médicas, donde las decisiones rápidas basadas en datos visuales son esenciales.

Se prevé que el segmento de procesamiento de señales crezca con la CAGR más alta debido a su creciente popularidad entre aplicaciones, como procesamiento de voz y audio, análisis de música, diagnóstico médico y otras.

Por análisis de la industria

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El crecimiento del segmento de electrónica de consumo impulsado por el creciente número de teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles

Basado en la industria, el mercado se estudia en los sectores de automoción, atención sanitaria, electrónica de consumo, fabricación e industria, aeroespacial y defensa, entre otros. El segmento de electrónica de consumo tiene la mayor participación del mercado debido al uso cada vez mayor de computadoras portátiles, PC, teléfonos inteligentes, tabletas y otros dispositivos inteligentes portátiles. Según Cisco Systems, la cantidad de dispositivos portátiles conectados a nivel mundial en 2022 alcanzó los 1.110 millones. Además, en octubre de 2023, Prophesee, un desarrollador de sistemas de visión neuromórfica de vanguardia, presentó el sensor Metavision basado en eventos GenX320. Personalizada para dispositivos de visión Edge AI de consumo ultrabajo, esta última versión del sensor amplía el alcance de la tecnología de Prophesee a los mercados Edge, como auriculares AR/VR, sistemas de seguridad, pantallas sin contacto y otros. La creciente necesidad de reducir el tamaño de los circuitos integrados en los teléfonos inteligentes y otros dispositivos sensoriales genera una mayor demanda de chips neuromórficos, impulsando así el mercado.

Se espera que la industria automotriz crezca con la CAGR más alta durante el período previsto. La tecnología neuromórfica mejora enormemente el rendimiento de los sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático y permite tareas como la conducción autónoma, procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento de imágenes.

PERSPECTIVAS REGIONALES

Hemos estudiado el mercado en América del Norte, Europa, Asia Pacífico y el resto del mundo.

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América del Norte tiene la mayor cuota de mercado mundial de computación neuromórfica debido a la madurez digital de la región. La región está ganando oportunidades en aplicaciones de semiconductores. Por ejemplo, la Ley de Chips y Ciencia de 2022 financió a la industria de semiconductores de EE. UU. con 39.000 millones de dólares para producir chips de memoria de vanguardia en gran volumen. Además, la presencia de actores clave ofrece amplias oportunidades de crecimiento para el crecimiento del mercado.

Se estima que Asia Pacífico será testigo de la CAGR más alta durante el período proyectado debido a los florecientes avances tecnológicos en la industria de los semiconductores. La industria está experimentando una demanda de miniaturización de circuitos integrados (CI). Además, se estima que el sector automotriz crecerá significativamente con la creciente demanda de coches autónomos y vehículos inteligentes. Por ejemplo, en septiembre de 2023, Intelligent Hardware Korea (IHWK) se asoció con Microchip Technology para desarrollar una plataforma de computación neuromórfica para dispositivos neuromórficos y dispositivos de neurotecnología programables en campo. La asociación tenía como objetivo crear una unidad de procesamiento analógico de consumo ultrabajo para aplicaciones como automóviles autónomos, modelos de inteligencia artificial generativa, procesamiento de voz, diagnóstico médico, seguridad/vigilancia y drones comerciales.

Se espera que Europa crezca rápidamente durante el período proyectado debido a una creciente necesidad de chips neuromórficos. La adopción y el uso excesivo de sensores inteligentes en muchas industrias de usuarios finales, como la electrónica, la médica y la automotriz, impulsa la necesidad de dicha informática en la región. Además, la región se centra en invertir en programas, iniciativas y proveedores de investigación neuromórfica para acelerar la adopción de esta tecnología. Por ejemplo, según EE Times Europe, en abril de 2023, el programa de investigación e innovación Horizonte Europa de la UE financió un proyecto de investigación, NimbleAI, para ayudar a diseñar un chip neuromórfico 3D.

Actores clave de la industria

Colaboraciones y asociaciones entre proveedores para impulsar el crecimiento del mercado

Los participantes clave del mercado se están integrando y colaborando con empresas similares para generar importantes ganancias financieras para ambas partes. Las colaboraciones y asociaciones ayudan a las empresas a reducir costos combinando o compartiendo recursos y aumentando las ventas.

Por ejemplo, en mayo de 2023: Quantum Ventura Inc. y BrainChip Holdings Ltd. se unieron para desarrollar herramientas de detección de amenazas cibernéticas. La asociación ayudó a Quantum a utilizar la tecnología Akida de BrainChip para crear aplicaciones de ciberseguridad para el Departamento de Energía de EE. UU.

Lista de empresas clave perfiladas:

• Corporación Intel (A NOSOTROS.)


• Corporación IBM (A NOSOTROS.)


• BrainChip Holdings Ltd. (Australia)


• Qualcomm (EE.UU.)


• General Vision Inc. (EE. UU.)


• GrAI Matter Labs (Francia)


• Nanosistemas Innatera (Países Bajos)


• SynSense AG (Suiza)


• Samsung Electronics Co. Ltd (Corea del Sur)


• SK Hynix Inc. (Corea del Sur)

DESARROLLOS CLAVE DE LA INDUSTRIA:

• Febrero de 2024: SynSense se asoció con iniVation para abordar la creciente demanda de visión inteligente de alto rendimiento en los mercados industriales y de consumo. La asociación ayuda a crear tecnología neuromórfica para procesadores independientes, sensores de visión y dispositivos de computación en sensor integrados en robótica, automoción, electrónica de consumo y aeroespacial.


• Octubre de 2023: SiLC Technologies lanzó Eyeonic Vision System, una solución de visión artificial FMCW LiDAR. Esta tecnología facilita la detección rápida y precisa de objetos, la intensidad de la polarización y la profundidad 3D, brindando una precisión de nivel milimétrico más allá de los 1000 metros.


• Septiembre de 2023: Investigadores de la Universidad Tecnológica de Eindhoven desarrollaron un método para entrenar chips neuromórficos a través de un biosensor para identificar la fibrosis quística. Este "biosensor inteligente" emula la comunicación del cerebro humano, lo que tiene potencial para aplicaciones de atención médica en el punto de atención y permite que los chips se ajusten a sus entornos de forma autónoma.


• Junio ​​de 2023: BrainChip Holdings Ltd. colaboró ​​con Lorser Industries Inc. para desarrollar sistemas neuromórficos. La asociación permitió que la tecnología Akida de Brainchip proporcionara soluciones de computación neuromórfica para radio definida por software (SDR) dispositivos.


• Mayo de 2023: BrainChip Holdings Ltd. se asoció con CVEDIA para realizar avances en Edge AI y tecnología neuromórfica. La asociación permitió la integración de la plataforma CVEDIA-RT y la IP neuromórfica Akida de BrainChip.

COBERTURA DEL INFORME

El informe de investigación de mercado proporciona un análisis detallado del mercado y se centra en aspectos clave como empresas líderes, tipos de productos/servicios y aplicaciones líderes del producto. Además, el informe ofrece información sobre las tendencias del mercado y destaca desarrollos clave de la industria. Además de los factores anteriores, el informe abarca varios factores que contribuyeron al crecimiento del mercado en los últimos años.

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Alcance y segmentación del informe