El tamaño del mercado de la computación neuromórfica, el análisis de acciones e industria, por aplicación (procesamiento de señales, reconocimiento de imágenes, minería de datos y otros), por industria (automotriz, salud, electrónica de consumo, fabricación e industrial, aeroespacial y defensa, y otros), y pronóstico regional, 2025-2032

El tamaño del mercado global de computación neuromórfica se valoró en USD 139,291 miles en 2024 y se proyecta que crecerá de USD 213,344 miles en 2025 a USD 1.300,575 miles para 2032, exhibiendo una CAGR de 29.5% durante el período de pronóstico. América del Norte dominó el mercado global de computación neuromórfica con una participación del 29.08% en 2024.

La computación neuromórfica es un método de ingeniería informática inspirada en la estructura y función del cerebro humano. Crea redes de neuronas electrónicas y utiliza hardware basados ​​en las capacidades de las neuronas y las sinapsis en cerebros biológicos. Las redes neuronales de picos (SNN), la forma más común de hardware neuromórfico, simulan el aprendizaje natural al reaplutar dinámicamente las redes neuronales.

En el informe, hemos considerado a los actores clave que ofrecen soluciones, incluidas IBM Corporation, Intel Corporation, Brainchip Holdings Ltd., Qualcomm y otros. Tal tecnología neuromórfica funciona autónomaInteligencia artificial (IA)Soluciones que requieren eficiencia energética y aprendizaje profundo continuo. Abre nuevas posibilidades en informática y se utiliza en robótica, atención médica, detección y aplicaciones de IA a gran escala. La pandemia Covid-19 afectó positivamente a la industria de la salud, con chips neuromórficos utilizados en hospitales y clínicas a nivel mundial. Sin embargo, la pandemia afectó negativamente la automoción, la electrónica de consumo, la fabricación y otras industrias. Las restricciones comerciales, la cadena de suministro y las interrupciones de producción redujeron la demanda y el gasto en muchos sectores.

Además, el aumento de la demanda de aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial y los circuitos integrados de mejor rendimiento (ICS) 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 mientras consume una pequeña cantidad de energía.

Tendencias del mercado de la computación neuromórfica

Aumento de la adopción de la computación neuromórfica para revolucionar el crecimiento del mercado de los refuerzos de Internet de las cosas (IoT)

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

Además, mediante el uso de algoritmos de IA, dicha computación permite arquitecturas de red eficientes y un procesamiento de datos más rápido. Un automóvil autónomo que aprende de otros automóviles en su vecindad para tomar decisiones más rápidas o un hogar automatizado que aprende de sus ocupantes para ajustar la temperatura y la iluminación son algunos ejemplos de tecnología neuromórfica eficiente. Además, la adopción de dicha computación también aumenta la seguridad de IoT, en la que los dispositivos pueden detectar actividades sospechosas utilizando algoritmos de IA. Por ejemplo, en enero de 2024, Innatera presentó un microcontrolador neuromórfico en el espectáculo CES 2024, el procesador neural de pico T1. El lanzamiento implica avances clave en AI competente en energía para casos de uso de borde de sensores, incluidos dispositivos de inicio inteligentes, dispositivos portátiles y aplicaciones IoT.

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Factores de crecimiento del mercado de la computación neuromórfica

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

La computación neuromórfica mejora las aplicaciones AI y ML, como sistemas autónomos, visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural. Es adecuado 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 los militares yciberseguridad, donde dicha informática puede ayudar en la detección de anomalías y el reconocimiento de imágenes/objetos analizando los patrones de tráfico de red. Por ejemplo, en septiembre de 2023, Brainchip Holdings Ltd, un productor neuromórfico de IP de IA, se asoció con las tecnologías VVDN para entregar una caja de borde basada en la tecnología neuromórfica. El dispositivo se ejecuta en varias aplicaciones de IA Edge que utilizan procesadores neuromórficos Akida Akida de Brainchip.

Además, el creciente número de iniciativas de investigación, las colaboraciones entre la academia e industria, y el apoyo del gobierno contribuyen a los avances de este campo y al crecimiento de este mercado.

Factores de restricción

Complejidad de la integración de las tecnologías neuromórficas en los sistemas existentes para impedir el mercado

La computación neuromórfica todavía está en sus etapas nacientes con una escala limitada y alcance de aplicaciones. El desarrollo de dicho software y hardware requiere una amplia investigación y desarrollo, lo que hace que sea difícil para las empresas adoptar e integrarse en sus sistemas existentes. Además, la falta de marcos estandarizados y lenguajes de programación hace que sea más difícil para los desarrolladores crear 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 la aplicación

El crecimiento del segmento de reconocimiento de imágenes aumenta por un robusto reconocimiento de patrones y análisis en tiempo real de imágenes

Basado en la aplicación, el mercado está segmentado en el procesamiento de señales,reconocimiento de imágenes, minería de datos y otros. El segmento de reconocimiento de imágenes representó la mayor participación de mercado debido a los avances en 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 pronostica que el segmento de procesamiento de la señal crece con la más alta CAGR debido a su creciente popularidad entre las aplicaciones, como el procesamiento del habla y el audio, el análisis de la música, el diagnóstico médico y otros.

Por análisis de la industria

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El crecimiento del segmento de Electrónica de Consumidor impulsado por el aumento del número de teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles

Basado en la industria, el mercado se estudia a través de automotriz, atención médica, electrónica de consumo, fabricación e industrial, aeroespacial y defensa, y otros. El segmento de consumo electrónica posee la mayor parte del mercado debido al uso creciente de computadoras portátiles, PC, teléfonos inteligentes, tabletas y otros dispositivos inteligentes portátiles. Según Cisco Systems, el número de dispositivos portátiles conectados a nivel mundial en 2022 alcanzó los 1,110 millones. Además, en octubre de 2023, el Profeseo, un desarrollador de sistemas de visión neuromórfica de vanguardia, presentó el sensor de metavisión basado en eventos GenX320. Personalizado para dispositivos de visión AI EDGE AI de ultra baja potencia, esta última iteración del sensor expande el alcance de tecnología del Profeseo en los mercados de borde, como auriculares AR/VR, sistemas de seguridad, pantallas sin toque y otros. La creciente necesidad de reducir el tamaño de los circuitos integrados en los teléfonos inteligentes y otros dispositivos sensoriales conduce a mayores demandas de chips neuromórficos, lo que impulsa el mercado.

Se espera que la industria automotriz crezca con la CAGR más alta durante el período de pronóstico. La tecnología neuromórfica mejora en gran medida el rendimiento de la inteligencia artificial y los sistemas de aprendizaje automático y permite tareas, como la conducción autónoma,Procesamiento del lenguaje naturaly reconocimiento de imagen.

Ideas regionales

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

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América del Norte posee la mayor participación mundial de mercado global 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 Ciencias de 2022 financió la industria de semiconductores de EE. UU. Con USD 39.0 mil millones para producir chips de memoria de vanguardia de alto volumen. Además, la presencia de jugadores clave ofrece amplias oportunidades de crecimiento para el crecimiento del mercado.

Se estima que Asia Pacífico es 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 demanda de miniaturización de circuitos integrados (ICS). Además, se estima que el sector automotriz crecerá significativamente con las crecientes demandas deautos autónomosy vehículos inteligentes. Por ejemplo, en septiembre de 2023, el hardware inteligente Corea (IHWK) se asoció con la tecnología de microchip para desarrollar una plataforma de computación neuromórfica para dispositivos neuromórficos programables de campo y dispositivos de neurotecnología. La asociación tenía como objetivo crear una unidad de procesamiento analógico de potencia ultra baja para aplicaciones como automóviles autónomos, modelos de IA generativos, 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 usuario final, como electrónica, médica y automotriz, impulsa la necesidad de dicha informática en la región. Además, la región se centra en invertir en programas de investigación neuromórficos, iniciativas y proveedores para acelerar la adopción de esta tecnología. Por ejemplo, según EE Times Europe, en abril de 2023, el Programa de Investigación e Innovación de Horizon 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 compañías similares para generar importantes ganancias financieras a ambas partes. Las colaboraciones y asociaciones ayudan a las empresas a reducir los costos combinando o compartiendo recursos y aumentar 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 usar la tecnología Akida de Brainchip para crear aplicaciones de ciberseguridad para el Departamento de Energía de los EE. UU.

Lista de empresas clave perfiladas:

• Intel Corporation(A NOSOTROS.)
• IBM Corporation(A NOSOTROS.)
• Brainchip Holdings Ltd.(Australia)
• Qualcomm (EE. UU.)
• General Vision Inc. (EE. UU.)
• Grai Matter Labs (Francia)
• Nanosystems de Innenta (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 la inivisión para abordar la creciente demanda de una visión inteligente de alto rendimiento en los mercados de consumidores e industriales. La asociación ayuda a crear tecnología neuromórfica para procesadores independientes, sensores de visión y dispositivos integrados de cómputo en sensor a través de robótica, automotriz, electrónica de consumo y aeroespacial.
• Octubre de 2023:Silc Technologies lanzó el sistema de visión Eyeonic, una solución FMCW LiDAR Machine Vision. Esta tecnología facilita la detección rápida y precisa de los objetos, la intensidad de polarización y la profundidad 3D, que ofrece una precisión a nivel de milímetro de más de 1,000 metros.
• Septiembre de 2023:Los investigadores de la Universidad Tecnológica de Eindhoven desarrollaron un método para capacitar a los chips neuromórficos a través de un biosensor para identificar la fibrosis quística. Este "biosensor inteligente" emula la comunicación del cerebro humano, manteniendo el potencial de aplicaciones de atención médica en el punto de atención y permitiendo 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 la tecnología Akida de Brainchip para proporcionar soluciones informáticas neuromórficas paraRadio definida por software (SDR)dispositivos.
• Mayo de 2023:Brainchip Holdings Ltd. se asoció con Cvedia para avanzar en la IA de borde y la tecnología neuromórfica. La asociación permitió la integración de la plataforma Cvedia-RT y la IP neuromórfica Akida de Brainchip.

Cobertura de informes

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 los 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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Informe de alcance y segmentación