Tamanho do mercado de computação neuromórfica, participação e análise do setor, por aplicação (processamento de sinais, reconhecimento de imagem, mineração de dados e outros), por setor (automotivo, saúde, eletrônicos de consumo, manufatura e industrial, aeroespacial e defesa, entre outros) e regional Previsão, 2025-2032

O tamanho global do mercado de computação neuromórfica foi avaliado em US$ 139.291 mil em 2024. O mercado deve crescer de US$ 213.344 mil em 2025 para US$ 1.300.575 mil até 2032, exibindo um CAGR de 29,5% durante o período de previsão.

A computação neuromórfica é um método de engenharia da computação inspirado na estrutura e função do cérebro humano. Ele cria redes de neurônios eletrônicos e usa hardware baseado nas capacidades dos neurônios e nas sinapses dos cérebros biológicos. Spiking Neural Networks (SNNs), a forma mais comum de hardware neuromórfico, simulam o aprendizado natural remapeando dinamicamente as redes neurais.

No relatório, consideramos os principais players que oferecem soluções, incluindo IBM Corporation, Intel Corporation, BrainChip Holdings Ltd., Qualcomm e outros. Essa tecnologia neuromórfica capacita Inteligência Artificial (IA) soluções que exigem eficiência energética e aprendizagem profunda contínua. Ele abre novas possibilidades na computação e é usado em robótica, saúde, detecção e aplicações de IA em larga escala. A pandemia da COVID-19 afetou positivamente o setor de saúde, com chips neuromórficos sendo usados ​​em hospitais e clínicas em todo o mundo. No entanto, a pandemia afetou negativamente as indústrias automotiva, de eletrônicos de consumo, de manufatura e outras. As restrições comerciais, as perturbações na cadeia de abastecimento e na produção reduziram a procura e os gastos em muitos setores.

Além disso, o aumento da demanda por Machine Learning (ML) e inteligência artificial e Circuitos Integrados (ICs) de melhor desempenho impulsionam o crescimento do mercado de computação neuromórfica. Por exemplo, o chip neuromórfico NeuRRAM, construído por uma equipe internacional de pesquisadores, atende a uma ampla gama de aplicações de IA enquanto consome uma pequena quantidade de energia.

Tendências do mercado de computação neuromórfica

Aumento da adoção da computação neuromórfica para revolucionar a Internet das Coisas (IoT) reforça o crescimento do mercado

A computação neuromórfica aprimora e revoluciona a forma como os dispositivos se comunicam entre si. Utiliza redes neurais artificiais para processar informações, auxiliando na rápida tomada de decisões sem intervenção humana. Ele pode processar rapidamente grandes quantidades de dados de vários dispositivos de Internet das Coisas (IoT), tornando-o ideal para automação residencial, carros autônomos e aplicações de diagnóstico médico.

Além disso, ao usar algoritmos de IA, essa computação permite arquiteturas de rede eficientes e processamento de dados mais rápido. Um carro autônomo aprendendo com outros carros próximos a tomar decisões mais rápidas ou uma casa automatizada aprendendo com seus ocupantes a ajustar a temperatura e a iluminação são alguns exemplos de tecnologia neuromórfica eficiente. Além disso, a adoção dessa computação também aumenta a segurança da IoT, em que os dispositivos podem detectar atividades suspeitas usando algoritmos de IA. Por exemplo, em janeiro de 2024, a Innatera revelou um microcontrolador neuromórfico na feira CES 2024, o Spiking Neural Processor T1. O lançamento implica avanços importantes em IA com competência energética para casos de uso de sensores, incluindo dispositivos domésticos inteligentes, wearables e aplicações IoT.

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Fatores de crescimento do mercado de computação neuromórfica

Aumento da demanda por inteligência artificial e tecnologia de aprendizado de máquina para impulsionar o crescimento do mercado de computação neuromórfica

A computação neuromórfica aprimora aplicações de IA e ML, como sistemas autônomos, visão computacional e processamento de linguagem natural. É adequado para aplicações de ponta que exigem processamento em tempo real e baixo consumo de energia. Essas aplicações incluem dispositivos IoT, robótica e veículos autônomos. Muitas indústrias estão automatizando suas operações comerciais para melhorar a eficiência e a qualidade de seus produtos finais. O mercado está ganhando atenção e terá oportunidades em indústrias, como militar e segurança cibernética , onde essa computação pode ajudar na detecção de anomalias e no reconhecimento de imagens/objetos, analisando padrões de tráfego de rede. Por exemplo, em setembro de 2023, a BrainChip Holdings Ltd, uma produtora de IP de IA neuromórfica, fez parceria com a VVDN Technologies para entregar uma caixa Edge baseada em tecnologia neuromórfica. O dispositivo funciona em vários aplicativos Edge AI utilizando processadores neuromórficos Akida da BrainChip.

Além disso, o número crescente de iniciativas de investigação, as colaborações entre a academia e a indústria e o apoio governamental contribuem para os avanços deste campo e para o crescimento deste mercado.

FATORES DE RESTRIÇÃO

Complexidade da integração de tecnologias neuromórficas em sistemas existentes para impedir o mercado

A computação neuromórfica ainda está em seus estágios iniciais, com escala e escopo de aplicações limitados. O desenvolvimento de tal software e hardware requer extensa pesquisa e desenvolvimento, tornando assim um desafio para as empresas a adoção e integração nos seus sistemas existentes. Além disso, a falta de estruturas e linguagens de programação padronizadas torna mais difícil para os desenvolvedores criar algoritmos. Além disso, os custos de investigação e desenvolvimento relacionados com essa computação são relativamente elevados, dificultando a adoção desta tecnologia pelas PME e pelas empresas em fase de arranque.

Análise de segmentação de mercado de computação neuromórfica

Por análise de aplicação

Crescimento do segmento de reconhecimento de imagens impulsionado pelo reconhecimento robusto de padrões e análise de imagens em tempo real

Com base na aplicação, o mercado é segmentado em processamento de sinais, reconhecimento de imagem , mineração de dados e outros. O segmento de reconhecimento de imagem foi responsável pela maior participação de mercado devido aos avanços nos sensores de imagem e outras tecnologias de processamento. Os chips neuromórficos podem processar informações em tempo real, o que é vital para aplicações como veículos autônomos, robótica e imagens médicas, onde decisões rápidas baseadas em dados visuais são essenciais.

Prevê-se que o segmento de processamento de sinais cresça com o maior CAGR devido à sua crescente popularidade entre aplicações, como processamento de fala e áudio, análise musical, diagnósticos médicos, entre outros.

Por análise da indústria

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Crescimento do segmento de eletrônicos de consumo impulsionado pelo aumento do número de smartphones e dispositivos vestíveis

Com base na indústria, o mercado é estudado em automotivo, saúde, eletrônicos de consumo, manufatura e industrial, aeroespacial e defesa, entre outros. O segmento de eletrônicos de consumo detém a maior parte do mercado devido ao uso crescente de laptops, PCs, smartphones, tablets e outros dispositivos inteligentes vestíveis. De acordo com a Cisco Systems, o número de dispositivos vestíveis conectados globalmente em 2022 atingiu 1.110 milhões. Além disso, em outubro de 2023, a Prophesee, desenvolvedora de sistemas de visão neuromórfica de última geração, revelou o sensor Metavision baseado em eventos GenX320. Personalizado para dispositivos de visão Edge AI de consumo ultrabaixo, esta mais recente iteração de sensor expande o alcance da tecnologia da Prophesee nos mercados Edge, como headsets AR/VR, sistemas de segurança, monitores sem toque e outros. A crescente necessidade de reduzir o tamanho dos circuitos integrados em smartphones e outros dispositivos sensoriais leva a uma maior demanda por chips neuromórficos, impulsionando assim o mercado.

Espera-se que a indústria automotiva cresça com o maior CAGR durante o período de previsão. A tecnologia neuromórfica melhora enormemente o desempenho da inteligência artificial e dos sistemas de aprendizado de máquina e permite tarefas como direção autônoma, processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagem.

INFORMAÇÕES REGIONAIS

Estudamos o mercado na América do Norte, Europa, Ásia-Pacífico e no resto do mundo.

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A América do Norte detém a maior participação no mercado global de computação neuromórfica devido à maturidade digital da região. A região está ganhando oportunidades em aplicações de semicondutores. Por exemplo, a Lei de Chips e Ciência de 2022 financiou a indústria de semicondutores dos EUA com US$ 39,0 bilhões para produzir chips de memória de ponta em alto volume. Além disso, a presença de players importantes oferece amplas oportunidades de crescimento para o crescimento do mercado.

Estima-se que a Ásia-Pacífico testemunhe o maior CAGR durante o período projetado devido aos crescentes avanços tecnológicos na indústria de semicondutores. A indústria está enfrentando demanda por miniaturização de Circuitos Integrados (CIs). Além disso, estima-se que o setor automotivo cresça significativamente com a crescente demanda por carros autônomos e veículos inteligentes. Por exemplo, em setembro de 2023, a Intelligent Hardware Korea (IHWK) se uniu à Microchip Technology para desenvolver uma plataforma de computação neuromórfica para dispositivos neuromórficos programáveis ​​em campo e dispositivos de neurotecnologia. A parceria teve como objetivo a criação de unidades de processamento analógico de consumo ultrabaixo para aplicações como carros autônomos, modelos generativos de IA, processamento de voz, diagnóstico médico, segurança/vigilância e drones comerciais.

Espera-se que a Europa cresça rapidamente durante o período projetado devido a uma necessidade crescente de chips neuromórficos. A adoção e o uso excessivo de sensores inteligentes em muitas indústrias de usuários finais, como eletrônica, médica e automotiva, impulsionam a necessidade dessa computação na região. Além disso, a região concentra-se no investimento em programas, iniciativas e fornecedores de investigação neuromórfica para acelerar a adoção desta tecnologia. Por exemplo, de acordo com o EE Times Europe, em abril de 2023, o programa de investigação e inovação Horizonte Europa da UE financiou um projeto de investigação, NimbleAI, para ajudar a conceber um chip neuromórfico 3D.

Principais participantes da indústria

Colaborações e parcerias entre fornecedores para impulsionar o crescimento do mercado

Os principais participantes do mercado estão a integrar-se e a colaborar com empresas semelhantes para trazer ganhos financeiros significativos para ambas as partes. Colaborações e parcerias ajudam as empresas a cortar custos combinando ou compartilhando recursos e aumentando as vendas.

Por exemplo, em maio de 2023: uniram-se para desenvolver ferramentas de detecção de ameaças cibernéticas. A parceria ajudou a Quantum a usar a tecnologia Akida da BrainChip para criar aplicativos de segurança cibernética para o Departamento de Energia dos EUA.

Lista das principais empresas perfiladas:

• Corporação Intel (NÓS.)


• Corporação IBM (NÓS.)


• BrainChip Holdings Ltd. (Austrália)


• Qualcomm (EUA)


• General Vision Inc. (EUA)


• GrAI Matter Labs (França)


• Innatera Nanosystems (Holanda)


• SynSense AG (Suíça)


• Samsung Electronics Co. Ltd (Coreia do Sul)


• SK Hynix Inc. (Coréia do Sul)

PRINCIPAIS DESENVOLVIMENTOS DA INDÚSTRIA:

• Fevereiro de 2024: A SynSense fez parceria com a iniVation para atender à crescente demanda por visão inteligente de alto desempenho nos mercados de consumo e industriais. A parceria auxilia na criação de tecnologia neuromórfica para processadores autônomos, sensores de visão e dispositivos integrados de computação em sensores em robótica, automotiva, eletrônicos de consumo e aeroespacial.


• Outubro de 2023: A SiLC Technologies lançou o Eyeonic Vision System, uma solução de visão de máquina FMCW LiDAR. Essa tecnologia facilita a detecção rápida e precisa de objetos, intensidade de polarização e profundidade 3D, proporcionando precisão milimétrica além de 1.000 metros.


• Setembro de 2023: Pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Eindhoven desenvolveram um método para treinar chips neuromórficos por meio de um biossensor para identificar fibrose cística. Este “biossensor inteligente” emula a comunicação do cérebro humano, mantendo potencial para aplicações de saúde no local de atendimento e permitindo que os chips se ajustem aos seus ambientes de forma autônoma.


• Junho de 2023: colaborou com a Lorser Industries Inc. para desenvolver sistemas neuromórficos. A parceria permitiu que a tecnologia Akida da Brainchip fornecesse soluções de computação neuromórfica para rádio definido por software (SDR) dispositivos.


• Maio de 2023: BrainChip Holdings Ltd. fez parceria com CVEDIA para fazer avanços em Edge AI e tecnologia neuromórfica. A parceria possibilitou a integração da plataforma CVEDIA-RT e do IP neuromórfico Akida da BrainChip.

COBERTURA DO RELATÓRIO

O relatório de pesquisa de mercado fornece uma análise detalhada do mercado e concentra-se em aspectos-chave, como empresas líderes, tipos de produtos/serviços e aplicações líderes do produto. Além disso, o relatório oferece insights sobre as tendências do mercado e destaca os principais desenvolvimentos do setor. Além dos fatores acima, o relatório abrange diversos fatores que contribuíram para o crescimento do mercado nos últimos anos.

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