| فترة الدراسة | 2019 - 2029 |
| السنة الأساسية للتقدير | 2023 |
| CAGR | 27.89 % |
| تركيز السوق | واسطة |
اللاعبين الرئيسيين
*تنويه: لم يتم فرز اللاعبين الرئيسيين بترتيب معين |
تحليل سوق الرقائق العصبية في أمريكا اللاتينية
بلغت قيمة سوق الرقائق العصبية في أمريكا اللاتينية 0.19 مليار دولار أمريكي في عام 2020 ومن المتوقع أن تصل إلى 0.83 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2026، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 27.89٪. يزداد الطلب على الرقائق العصبية مع تزايد الطلب على إنترنت الأشياء وتحليلات البيانات. الدافع وراء تصميم هذه الرقائق هو بناء منصة لتشغيل عمليات محاكاة واسعة النطاق في الوقت الحقيقي لمساعدة أبحاث علم الأعصاب. ونتيجة لذلك، فإن الابتكار في هندسة المعالجات يحظى باهتمام أكبر من قبل الحكومات ومعاهد البحوث والكيانات التجارية، وبالتالي يتطور إلى تطورات مهمة.
- Neuromorphic عبارة عن ASIC محدد مستوحى من الدماغ يقوم بتنفيذ الشبكات العصبية المسننة (SNNs). لديه هدف للوصول إلى قدرة المعالجة الدماغية المتوازية بشكل كبير بعشرات الواط في المتوسط. تكون الذاكرة ووحدات المعالجة في تجريد واحد (الحوسبة داخل الذاكرة). وهذا يؤدي إلى الاستفادة من السلوك الديناميكي القابل للبرمجة ذاتيًا في البيئات المعقدة.
- تقوم شركات، مثل BrainChip Holdings Ltd، بتكوين أنشطة شراكة متعددة لاستخدام الرقائق العصبية في الحد من انتشار كوفيد-19. في مايو 2021، دخلت شركة BrainChip Holdings Ltd في شراكة مع شركة علم المناعة الدقيقة Biotome Pty Ltd لتطوير اختبار سريع ودقيق للأجسام المضادة لكوفيد-19. سوف تستكشف الشركتان كيف يمكن للمعالج العصبي Akida تحسين دقة وجودة المعلومات الخاصة باختبارات الأجسام المضادة بينما يتم تطوير Biotome من خلال توفير قدرة الذكاء الاصطناعي المتقدمة في نقطة الرعاية.
- يمكن تصميم الرقائق العصبية رقميًا أو تناظريًا أو بطريقة مختلطة. تشبه الرقائق التناظرية خصائص الخصائص البيولوجية للشبكات العصبية بشكل أفضل من الشبكات الرقمية. في البنية التناظرية، يتم استخدام عدد قليل من الترانزستورات لمحاكاة المعادلات التفاضلية للخلايا العصبية. ولذلك، من الناحية النظرية، فإنها تستهلك طاقة أقل من الرقائق العصبية الرقمية. علاوة على ذلك، يمكنهم تمديد المعالجة إلى ما بعد الفترة الزمنية المخصصة لها. بفضل هذه الميزة، يمكن تسريع السرعة لمعالجة أسرع مما كانت عليه في الوقت الحقيقي. ومع ذلك، فإن البنية التناظرية تؤدي إلى ضوضاء أعلى، مما يقلل من الدقة.
- من ناحية أخرى، تعتبر الرقائق الرقمية أكثر دقة مقارنة بالرقائق التناظرية. يعزز هيكلها الرقمي البرمجة على الرقاقة. تسمح هذه المرونة للباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي بتنفيذ أنواع مختلفة من الخوارزميات بدقة مع استهلاك منخفض للطاقة مقارنة بوحدات معالجة الرسومات. تحاول الرقائق المختلطة الجمع بين مزايا الرقائق التناظرية، أي استهلاك أقل للطاقة، وفوائد الرقائق الرقمية، أي الدقة.
- تتعامل البنى العصبية الشكلية مع التحديات، مثل استهلاك الطاقة العالية، والسرعة المنخفضة، وغيرها من الاختناقات المتعلقة بالكفاءة السائدة في بنية فون نيومان. على عكس بنية فون نيومان التقليدية ذات الارتفاعات والانخفاضات المفاجئة في التشفير الثنائي، توفر الرقائق العصبية انتقالًا تناظريًا مستمرًا في شكل إشارات متصاعدة. تعمل البنى العصبية على دمج التخزين والمعالجة، والتخلص من عنق الزجاجة الذي يربط وحدة المعالجة المركزية والذاكرة.
اتجاهات سوق الرقائق العصبية في أمريكا اللاتينية
صناعة السيارات هي الصناعة الأسرع نموًا في التكيف مع الرقاقة العصبية
- تعد صناعة السيارات واحدة من أسرع الصناعات نموًا في مجال الرقائق العصبية. تستثمر جميع شركات تصنيع السيارات الفاخرة بكثافة لتحقيق المستوى الخامس من استقلالية السيارة، والذي بدوره من المتوقع أن يولد طلبًا كبيرًا على الرقائق العصبية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
- يتطلب سوق القيادة الذاتية تحسينًا مستمرًا في خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحقيق إنتاجية عالية مع متطلبات طاقة منخفضة. تعتبر الرقائق العصبية مثالية لمهام التصنيف ويمكن استخدامها في عدة سيناريوهات في القيادة الذاتية. بالمقارنة مع حلول التعلم العميق الثابتة، فهي أيضًا أكثر كفاءة في البيئات الصاخبة، مثل المركبات ذاتية القيادة.
- وفقًا لشركة إنتل، فإن أربعة تيرابايت هي الكمية المقدرة من البيانات التي قد تولدها سيارة ذاتية القيادة خلال ساعة ونصف تقريبًا من القيادة أو مقدار الوقت الذي يقضيه الشخص العام في سيارته كل يوم. تواجه المركبات ذاتية القيادة تحديًا كبيرًا في إدارة جميع البيانات الناتجة خلال هذه الرحلات بكفاءة.
- إن أجهزة الكمبيوتر التي تشغل أحدث السيارات ذاتية القيادة هي في واقع الأمر أجهزة كمبيوتر عملاقة صغيرة. تهدف الشركات، مثل Nvidia، إلى تحقيق المستوى الخامس من القيادة الذاتية في عام 2022، مما يوفر 200TOPS (تريليونات العمليات في الثانية) باستخدام 750 واط من الطاقة. ومع ذلك، فإن إنفاق 750 واطًا في الساعة على المعالجة من شأنه أن يكون له تأثير ملحوظ على نطاق قيادة السيارات الكهربائية.
- تتضمن تطبيقات ADAS (نظام مساعدة السائق المتقدم) وظائف تعلم الصور والتعرف عليها بين تطبيقات السيارات المختلفة للرقائق العصبية. وهو يعمل مثل وظائف ADAS التقليدية، مثل نظام تثبيت السرعة أو السرعة الذكية، ونظام المساعدة في سيارات الركاب. يمكنه التحكم في سرعة السيارة من خلال التعرف على معلومات المرور المحددة على الطرق، مثل ممرات المشاة ومنطقة المدرسة ومطبات الطريق وما إلى ذلك.
لفهم النماط الرئيسية، قم بتنزيل عينة من التقرير
تحميل PDF
يؤدي الطلب المتزايد على الرقائق الدقيقة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي إلى دفع نمو السوق
- يشهد سوق الرقائق العصبية في أمريكا اللاتينية نموًا مرتفعًا بسبب الطلب المتزايد على الذكاء الاصطناعي وتفضيل المستهلك تجاه المنتجات صغيرة الحجم مما يؤدي إلى الحاجة إلى تصغير الدوائر المتكاملة. مع ظهور التقنيات الذكية، يتم استخدام أجهزة الاستشعار الذكية في العديد من صناعات المستخدم النهائي مثل السيارات والإلكترونيات والصناعات الطبية.
- أشباه الموصلات المتوفرة حاليًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي هي وحدات المعالجة المركزية ومسرعات الذكاء الاصطناعي. تتصدر مسرعات الذكاء الاصطناعي السوق بسبب القيود الحاسوبية لوحدات المعالجة المركزية. مسرعات الذكاء الاصطناعي المتوفرة هي وحدات معالجة الرسومات، والدوائر المتكاملة الخاصة بالتطبيقات (ASICs)، ومصفوفات البوابة القابلة للبرمجة ميدانيًا (FPGAs). تحتوي وحدات معالجة الرسوميات على العديد من نوى المعالجة المتوازية، مما يمنحها ميزة كبيرة في معالجة تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال. ومع ذلك، فهي ذات تكلفة استهلاك عالية للطاقة وهي غير مستدامة للتطبيقات المستقبلية.
- من ناحية أخرى، يمكن أن تتمتع FPGAs الناشئة بكفاءة طاقة أكبر بعشر مرات من وحدات معالجة الرسوميات ولكن أداءها أقل. في التطبيقات التي تكون فيها كفاءة الطاقة هي الأولوية القصوى، يمكن أن تكون FPGAs هي الحل البديل. من بين مسرعات الذكاء الاصطناعي، تُظهر أجهزة ASIC أفضل أداء واستهلاك أقل للطاقة والكفاءة. ومع ذلك، فإن تصميم ASIC ذو الأداء الفريد يعد مكلفًا للغاية ولا يمكن إعادة تشكيله. لذلك، يجب استخدام ASICs عندما يكون سوق تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحددة مناسبًا للاستثمار في التصميم.
- بالمقارنة مع مسرعات الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن تكون الرقائق العصبية هي الخيار البارز فيما يتعلق بالتوازي وكفاءة الطاقة والأداء. يمكنهم التعامل مع كل من استدلال الذكاء الاصطناعي والتدريب في الوقت الفعلي. علاوة على ذلك، فإن التدريب على الحافة ممكن من خلال الرقائق العصبية. ومع ذلك، ينبغي تحسين منهجيات التعلم من دقتها.
لفهم الأنماط الجغرافيةة، قم بتنزيل عينة من التقرير
تحميل PDF
نظرة عامة على صناعة الرقائق العصبية في أمريكا اللاتينية
نظرًا لأن سوق الرقائق العصبية الشكلية متخصص للغاية وفي المرحلة الأولية من التطوير، فإن السوق يضم عددًا قليلاً من اللاعبين، مثل BrainChip Holdings Ltd، وIntel Corporation، وSynSense AG، وما إلى ذلك. وينمو كبار اللاعبين بشكل مكثف في هذا السوق الموحد. السيناريو من خلال استراتيجيات تطوير السوق المختلفة، مثل التعاون وتوسيع السوق وابتكار المنتجات وأنشطة البحث والتطوير. وبالتالي فإن تركيز السوق متوسط.
- مارس 2020 - قامت SolidRun وGyrfalcon بتطوير First Edge Optimized AI Inference Server Janux GS31 الذي يدعم أطر الشبكات العصبية الرائدة. يمكن تهيئتها بما يصل إلى 128 شريحة تسريع Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 AI لتحسين أداء الاستدلال لمعظم نماذج الفيديو AI المعقدة.
قادة سوق الرقائق العصبية في أمريكا اللاتينية
-
Intel Corporation
-
SK Hynix Inc.
-
International Business Machines Corporation
-
Samsung Electronics Co. Ltd
-
GrAI Matter Labs
- *تنويه: لم يتم فرز اللاعبين الرئيسيين بترتيب معين
هل تحتاج إلى مزيد من التفاصيل حول لاعبي السوق والمنافسين؟
تحميل عينة
أخبار سوق الرقائق العصبية في أمريكا اللاتينية
- يناير 2021 - قدمت GrAI Matter Labs معالج GrAI VIP، Vision Inference Processor، وهو عبارة عن منصة متكاملة لنظام الذكاء الاصطناعي على الرقاقة والتي ستقود خطوة مهمة في الاستجابة السريعة لقدرات الاستدلال البصري في الروبوتات والأتمتة الصناعية والواقع المعزز/الواقع الافتراضي والمراقبة المنتجات والأسواق. تعمل تقنية حوسبة تدفق البيانات المستندة إلى الأحداث من GrAI Matter Labs التي أثبتت كفاءتها في NeuronFlow في GrAI VIP على تمكين زمن الوصول الاستدلالي الرائد في الصناعة بما يصل إلى 100 مرة أفضل من الحلول المنافسة.
تجزئة صناعة الرقائق العصبية في أمريكا اللاتينية
يتم تقسيم سوق الرقائق العصبية في أمريكا اللاتينية حسب صناعة المستخدم النهائي (الخدمات المالية والأمن السيبراني والسيارات والصناعية والإلكترونيات الاستهلاكية).
الرقائق العصبية هي عبارة عن شرائح تناظرية تتم معالجتها رقميًا مع سلسلة من الشبكات المشابهة لشبكات الدماغ البشري. تحتوي هذه الرقائق على ملايين الخلايا العصبية والمشابك العصبية لتعزيز الذكاء الذاتي، بغض النظر عن الرموز المثبتة مسبقًا في الرقائق العادية. باعتبارها نوعًا خاصًا من الرقائق، فهي قادرة جدًا على معالجة البيانات الواردة من خلال أجهزة الاستشعار.
هل تحتاج إلى منطقة أو شريحة مختلفة؟
تخصيص الآن
الأسئلة الشائعة حول أبحاث سوق الرقائق العصبية في أمريكا اللاتينية
ما هو الحجم الحالي لسوق الرقائق العصبية في لوس أنجلوس؟
من المتوقع أن يسجل سوق الرقائق العصبية في لوس أنجلوس معدل نمو سنوي مركب قدره 27.89٪ خلال الفترة المتوقعة (2024-2029)
من هم البائعون الرئيسيون في نطاق سوق الرقائق العصبية في لوس أنجلوس؟
Intel Corporation، SK Hynix Inc.، International Business Machines Corporation، Samsung Electronics Co. Ltd، GrAI Matter Labs هي الشركات الكبرى العاملة في سوق الرقائق العصبية في لوس أنجلوس.
ما هي السنوات التي يغطيها سوق شرائح LA Neuromorphic؟
يغطي التقرير حجم السوق التاريخي لسوق الرقائق العصبية LA للسنوات 2019 و 2020 و 2021 و 2022 و 2023. ويتوقع التقرير أيضًا حجم سوق الرقائق العصبية LA للسنوات 2024 و 2025 و 2026 و 2027 و 2028 و 2029.
تقاريرنا الأكثر مبيعًا
Popular Technology Scouting Reports
Popular Technology, Media and Telecom Reports
تقرير صناعة الرقائق العصبية في لوس أنجلوس
إحصائيات حصة سوق LA Neuromorphic Chip وحجمها ومعدل نمو الإيرادات لعام 2024، التي أنشأتها Mordor Intelligence™ Industry Reports. يتضمن تحليل LA Neuromorphic Chip توقعات السوق حتى عام 2029 ونظرة عامة تاريخية. احصل على عينة من تحليل الصناعة هذا كتقرير مجاني يمكن تنزيله بصيغة PDF.
