MARCHÉ DES PUCES NEUROMORPHES EN AMÉRIQUE LATINE – CROISSANCE, TENDANCES, IMPACT DU COVID-19 ET PRÉVISIONS (2022-2027)

Le marché des puces neuromorphiques d'Amérique latine est segmenté par industrie de l'utilisateur final (services financiers et cybersécurité, automobile, industrie, électronique grand public).

Aperçu du marché

LA Neuromorphic Chip Market
Study Period: 2019-2026
Base Year: 2021
CAGR: 27.89 %

Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and its growth?

Aperçu du marché

Le marché des puces neuromorphiques d'Amérique latine était évalué à 0,19 milliard USD en 2020 et devrait atteindre 0,83 milliard USD d'ici 2026, avec un TCAC de 27,89 %. La demande de puces neuromorphiques augmente avec la demande croissante d'IoT et d'analyse de données. La motivation derrière la conception de ces puces est de construire une plate-forme pour exécuter des simulations en temps réel à grande échelle pour aider la recherche en neurosciences. En conséquence, l'innovation dans l'architecture des processeurs est considérée avec plus d'intérêt par les gouvernements, les instituts de recherche et les entités commerciales, évoluant ainsi vers des développements significatifs.

  • Neuromorphic est un ASIC spécifique inspiré du cerveau qui implémente les réseaux de neurones à pointes (SNN). Il a pour objet d'atteindre la capacité de traitement cérébral massivement parallèle en dizaines de watts en moyenne. La mémoire et les unités de traitement sont en abstraction unique (in-memory computing). Cela conduit à l'avantage d'un comportement dynamique et auto-programmable dans des environnements complexes.
  • Des entreprises, telles que BrainChip Holdings Ltd, forment plusieurs activités de partenariat pour utiliser des puces neuromorphiques pour freiner la propagation de COVID-19. En mai 2021, BrainChip Holdings Ltd s'est associé à la société d'immunologie de précision Biotome Pty Ltd pour développer un test d'anticorps COVID-19 rapide et précis. Les sociétés exploreront comment le processeur neuronal Akida pourrait améliorer la précision et la qualité des informations des tests d'anticorps pendant que Biotome se développe en fournissant une capacité d'IA avancée au point de service.
  • Les puces neuromorphiques peuvent être conçues de manière numérique, analogique ou mixte. Les puces analogiques ressemblent mieux aux caractéristiques des propriétés biologiques des réseaux de neurones que les puces numériques. Dans l'architecture analogique, peu de transistors sont utilisés pour émuler les équations différentielles des neurones. Elles consomment donc théoriquement moins d'énergie que les puces neuromorphiques numériques. En outre, ils peuvent étendre le traitement au-delà de son créneau horaire alloué. Grâce à cette fonctionnalité, la vitesse peut être accélérée pour traiter plus rapidement qu'en temps réel. Cependant, l'architecture analogique conduit à un bruit plus élevé, ce qui diminue la précision.
  • Les puces numériques, en revanche, sont plus précises que les puces analogiques. Leur structure numérique améliore la programmation sur puce. Cette flexibilité permet aux chercheurs intelligents artificiels d'implémenter avec précision différents types d'algorithmes à faible consommation d'énergie par rapport aux GPU. Les puces mixtes tentent de combiner les avantages des puces analogiques, c'est-à-dire une moindre consommation d'énergie, et les avantages des puces numériques, c'est-à-dire la précision.
  • Les architectures neuromorphiques relèvent des défis, tels que la consommation d'énergie élevée, la faible vitesse et d'autres goulots d'étranglement liés à l'efficacité qui prévalent dans l'architecture von Neumann. Contrairement à l'architecture traditionnelle de von Neumann avec des hauts et des bas soudains dans le codage binaire, les puces neuromorphiques fournissent une transition analogique continue sous la forme de signaux de pointe. Les architectures neuromorphiques intègrent le stockage et le traitement, éliminant le goulot d'étranglement du bus reliant le CPU et la mémoire.

Scope of the report

The Latin America Neuromorphic Chip Market is segmented by End-User Industry (Financial Services and Cybersecurity, Automotive, Industrial, Consumer Electronics).

Neuromorphic chips are digitally processed analog chips with a series of networks similar to human brain networks. These chips contain millions of neurons and synapses to augment self intelligence, irrespective of pre-installed codes in normal chips. As a special kind of chips, these are highly capable of manipulating data received through sensors.

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Principales tendances du marché

L'automobile est l'industrie à la croissance la plus rapide pour adapter la puce neuromorphique

  • L'industrie automobile est l'une des industries à la croissance la plus rapide pour les puces neuromorphiques. Tous les constructeurs automobiles haut de gamme investissent massivement pour atteindre le niveau 5 d'autonomie des véhicules, ce qui, à son tour, devrait générer une énorme demande de puces neuromorphiques alimentées par l'IA.
  • Le marché de la conduite autonome nécessite une amélioration constante des algorithmes d'IA pour un débit élevé avec de faibles besoins en énergie. Les puces neuromorphiques sont idéales pour les tâches de classification et pourraient être utilisées pour plusieurs scénarios de conduite autonome. Par rapport aux solutions d'apprentissage en profondeur statiques, elles sont également plus efficaces dans un environnement bruyant, comme les véhicules autonomes.
  • Selon Intel, quatre téraoctets représentent la quantité estimée de données qu'une voiture autonome peut générer pendant près d'une heure et demie de conduite ou le temps qu'une personne en général passe dans sa voiture chaque jour. Les véhicules autonomes sont confrontés à un défi important pour gérer efficacement toutes les données générées lors de ces trajets.
  • Les ordinateurs exécutant les dernières voitures autonomes sont en fait de petits superordinateurs. Les entreprises, telles que Nvidia, visent à atteindre la conduite autonome de niveau 5 en 2022, en fournissant 200TOPS (des billions d'opérations par seconde) en utilisant 750W de puissance. Cependant, dépenser 750 W par heure pour le traitement est sur le point d'avoir un impact notable sur l'autonomie des véhicules électriques.
  • Les applications ADAS (Advanced Driver Assistance System) incluent des fonctions d'apprentissage et de reconnaissance d'images parmi diverses applications automobiles de puces neuromorphiques. Il fonctionne comme les fonctions ADAS conventionnelles, telles que le régulateur de vitesse ou la vitesse intelligente, le système d'assistance dans les voitures particulières. Il peut contrôler la vitesse du véhicule en reconnaissant les informations de trafic marquées sur les routes, telles que les passages pour piétons, la zone scolaire, les bosses, etc.
LATIN AMERICA NEUROMORPHIC CHIP MARKET

La demande croissante de puces basées sur l'intelligence artificielle stimule la croissance du marché

  • Le marché latino-américain des puces neuromorphiques connaît une forte croissance en raison de la demande croissante d'intelligence artificielle et de la préférence des consommateurs pour les produits de petite taille, ce qui nécessite une miniaturisation des circuits intégrés. Avec l'avènement des technologies intelligentes, les capteurs intelligents sont utilisés dans de nombreuses industries d'utilisateurs finaux comme l'automobile, l'électronique et le médical.
  • Les semi-conducteurs actuellement disponibles pour les applications d'IA sont les processeurs et les accélérateurs d'IA. Les accélérateurs d'IA dominent le marché en raison des limites de calcul des processeurs. Les accélérateurs d'IA disponibles sont les GPU, les circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC) et les matrices de portes programmables par l'utilisateur (FPGA). Les GPU ont de nombreux cœurs de traitement parallèles, ce qui leur confère un avantage significatif pour le traitement de la formation et de l'inférence de l'IA. Cependant, ils ont un coût de consommation d'énergie élevé qui n'est pas durable pour les applications futures.
  • D'autre part, les FPGA émergents peuvent avoir une efficacité énergétique dix fois supérieure à celle des GPU, mais leurs performances sont inférieures. Dans les applications où l'efficacité énergétique est la priorité absolue, les FPGA peuvent être la solution alternative. Parmi les accélérateurs d'IA, les ASIC affichent les meilleures performances, une consommation d'énergie et une efficacité moindres. Cependant, la conception d'ASIC à fonctionnement unique est très coûteuse et n'est pas reconfigurable. Par conséquent, les ASIC doivent être utilisés lorsque le marché des applications d'IA spécifiques est suffisant pour l'investissement de conception.
  • Par rapport aux accélérateurs d'IA, les puces neuromorphiques sont sur le point d'être l'option la plus importante en matière de parallélisme, d'efficacité énergétique et de performances. Ils peuvent gérer à la fois l'inférence de l'IA et la formation en temps réel. De plus, l'entraînement des bords est possible grâce aux puces neuromorphiques. Cependant, les méthodologies d'apprentissage doivent être améliorées dans leur précision.
LATIN AMERICA NEUROMORPHIC CHIP MARKET

Paysage concurrentiel

Comme le marché des puces neuromorphiques est très niche et dans la phase initiale de développement, le marché a une présence de quelques acteurs, tels que BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG, etc. Les principaux acteurs se développent intensément sur ce marché consolidé scénario à travers diverses stratégies de développement de marché, telles que la collaboration, l'expansion du marché, l'innovation de produits et les activités de R&D. La concentration du marché est donc moyenne.

  • Mars 2020 - SolidRun et Gyrfalcon ont développé le premier serveur d'inférence IA optimisé Edge Janux GS31 qui prend en charge les principaux frameworks de réseaux neuronaux. Il peut être configuré avec jusqu'à 128 puces d'accélération Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 AI pour améliorer les performances d'inférence pour la plupart des modèles d'IA vidéo complexes.

Paysage concurrentiel

Comme le marché des puces neuromorphiques est très niche et dans la phase initiale de développement, le marché a une présence de quelques acteurs, tels que BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG, etc. Les principaux acteurs se développent intensément sur ce marché consolidé scénario à travers diverses stratégies de développement de marché, telles que la collaboration, l'expansion du marché, l'innovation de produits et les activités de R&D. La concentration du marché est donc moyenne.

  • Mars 2020 - SolidRun et Gyrfalcon ont développé le premier serveur d'inférence IA optimisé Edge Janux GS31 qui prend en charge les principaux frameworks de réseaux neuronaux. Il peut être configuré avec jusqu'à 128 puces d'accélération Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 AI pour améliorer les performances d'inférence pour la plupart des modèles d'IA vidéo complexes.

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Hypothèses de l'étude et définition du marché

      1. 1.2 Portée de l'étude

      2. 2. MÉTHODOLOGIE DE RECHERCHE

        1. 3. RÉSUMÉ

          1. 4. APERÇU DU MARCHÉ

            1. 4.1 Aperçu du marché

              1. 4.2 Attractivité de l'industrie - Analyse des cinq forces de Porter

                1. 4.2.1 Pouvoir de négociation des fournisseurs

                  1. 4.2.2 Pouvoir de négociation des consommateurs

                    1. 4.2.3 La menace de nouveaux participants

                      1. 4.2.4 La menace des substituts

                        1. 4.2.5 Intensité de la rivalité concurrentielle

                        2. 4.3 Analyse de la chaîne de valeur de l'industrie

                          1. 4.4 Cas d'utilisation émergents pour les puces neuromorphiques

                            1. 4.5 Analyse de l'impact du COVID-19 sur le marché

                            2. 5. APERÇU DU MARCHÉ

                              1. 5.1 Facteurs de marché

                                1. 5.1.1 Augmentation de la demande de micropuces basées sur l'intelligence artificielle

                                  1. 5.1.2 Tendance émergente consistant à combiner le concept de neuroplasticité avec l'électronique

                                  2. 5.2 Défis du marché

                                    1. 5.2.1 Besoin d'un haut niveau de précision et de complexité dans la conception du matériel

                                  3. 6. MARCHÉ DES PUCES NEUROMORPHES EN AMÉRIQUE LATINE

                                    1. 6.1 Industrie de l'utilisateur final

                                      1. 6.1.1 Services financiers et cybersécurité

                                        1. 6.1.2 Automobile

                                          1. 6.1.3 Industriel

                                            1. 6.1.4 Électronique grand public

                                              1. 6.1.5 Autres industries d'utilisateurs finaux

                                            2. 7. PAYSAGE CONCURRENTIEL

                                              1. 7.1 Profils d'entreprise

                                                1. 7.1.1 Société intel

                                                  1. 7.1.2 SK Hynix Inc.

                                                    1. 7.1.3 Société IBM

                                                      1. 7.1.4 Samsung Electronics Co. Ltd

                                                        1. 7.1.5 Laboratoires de matière GrAI

                                                          1. 7.1.6 Nepes Corporation

                                                            1. 7.1.7 Vision Générale inc.

                                                              1. 7.1.8 Technologie du faucon gerfaut inc.

                                                                1. 7.1.9 BrainChip Holdings Ltd

                                                                  1. 7.1.10 Par procuration FPC inc.

                                                                    1. 7.1.11 SynSense AG

                                                                  2. 8. ANALYSE DES INVESTISSEMENTS

                                                                    1. 9. AVENIR DU MARCHÉ

                                                                      You can also purchase parts of this report. Do you want to check out a section wise price list?

                                                                      Frequently Asked Questions

                                                                      Le marché du marché des puces neuromorphiques LA est étudié de 2019 à 2026.

                                                                      Le marché des puces neuromorphiques LA croît à un TCAC de 27,89 % au cours des 5 prochaines années.

                                                                      Intel Corporation, SK Hynix Inc., International Business Machines Corporation, Samsung Electronics Co. Ltd, GrAI Matter Labs sont les principales entreprises opérant sur le marché des puces neuromorphiques LA.

                                                                      80% of our clients seek made-to-order reports. How do you want us to tailor yours?

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