ニューロモルフィックチップ市場は、2020年に2,250万米ドルと評価され、2026年までに3億3,360万米ドルの価値があり、2021年から2026年の間に47.4%のCAGRを記録すると予測されています
ニューロモルフィックチップ市場は、2020年に2,250万米ドルと評価され、2026年までに3億3,360万米ドルの価値があり、2021年から2026年の間に47.4%のCAGRを記録すると予測されています。人工知能(AI)や機械学習(ML)などの破壊的技術の進歩のペースを維持しながら、さまざまな組み込みシステムプロバイダは、チップが高速に処理されるだけでなく、人間の脳のような応答も持たせて、それらのシステムが人間の方法で考え、行動するための脳チップの開発に熱心です
ニューロモルフィックは、スパイクニューラルネットワーク(SNN)を実装する特定の脳に触発されたASICです。平均して数十ワットの超並列脳処理能力に到達することを目標としています。メモリと処理単位は、単一の抽象化 (インメモリ コンピューティング) にあります。これにより、複雑な環境での動的で自己プログラム可能な動作の利点が得られます。
BrainChip Holdings Ltd.などの企業は、COVID-19の蔓延を抑制するためにニューロモルフィックチップを利用するために複数のパートナーシップ活動を形成しています。2021年5月、BrainChip Holdings Ltdは精密免疫学企業Biotome Pty Ltdと提携し、迅速で正確なCOVID-19抗体検査を開発しました。両社は、Akidaニューラルプロセッサが抗体検査の精度と情報品質をどのように改善できるかを探り、Biotomeはポイントオブケアで高度なAI能力を提供することで開発を進めている
ニューロモルフィックチップは、デジタル、アナログ、または混合方法で設計することができます。アナログチップは、デジタルチップよりもニューラルネットワークの生物学的特性の特性によく似ています。アナログアーキテクチャでは、ニューロンの微分方程式をエミュレートするために使用されるトランジスタはほとんどありません。したがって、理論的には、デジタルニューロモルフィックチップよりも少ないエネルギーを消費します。また、割り当てられたタイムスロットを超えて処理を拡張することもできます。この機能のおかげで、速度を加速してリアルタイムよりも速く処理することができます。しかし、アナログアーキテクチャはノイズを増大させ、精度を低下させます
一方、デジタルチップはアナログチップと比較してより正確です。そのデジタル構造は、オンチッププログラミングを強化します。この柔軟性により、人工知能研究者は、GPUと比較して低エネルギー消費でさまざまな種類のアルゴリズムを正確に実装できます。混合チップは、アナログチップの利点、すなわちエネルギー消費の少なさとデジタルチップの利点、すなわちprecision.
ニューロモルフィックアーキテクチャは、高消費電力、低速、およびフォンノイマンアーキテクチャで蔓延するその他の効率関連のボトルネックなどの課題に対処します。バイナリエンコーディングで突然の高値と安値を持つ従来のフォンノイマンアーキテクチャとは異なり、ニューロモルフィックチップはスパイク信号の形で連続的なアナログ遷移を提供します。ニューロモルフィックアーキテクチャは、ストレージと処理を統合し、CPUとメモリを接続するバスのボトルネックを取り除きます.
主な市場動向
自動車業界は、ニューロモルフィックチップ
を適応させる最も急成長している業界です
自動車産業は、ニューロモルフィックチップの最も急成長している産業の1つです。すべてのプレミアム自動車メーカーは、車両自律性のレベル5を達成するために多額の投資を行っています。その結果、AI搭載のニューロモルフィックチップに対する大きな需要が生まれると予想されています。
自動運転市場では、低消費電力で高スループットを実現するAIアルゴリズムの絶え間ない改善が必要です。ニューロモルフィックチップは分類タスクに理想的であり、自動運転のいくつかのシナリオに利用できます。また、自動運転車などのノイズの多い環境でも、静的ディープラーニングソリューションと比較して効率的です。
Intelによると、4テラバイトは、自動運転車が約1時間半の運転を通じて生成する可能性のある推定データ量、または一般人が毎日車の中で過ごす時間です。自動運転車は、これらの旅行中に生成されたすべてのデータを効率的に管理するという大きな課題に直面しています。
最新の自動運転車を走らせているコンピュータは、事実上、小型のスーパーコンピュータです。Nvidiaなどの企業は、2022年にレベル5の自動運転の達成を目指しており、750Wの電力で200TOPS(毎秒数兆回の操作)を実現します。しかし、処理に1時間に750Wを費やすことは、電気自動車の航続距離に顕著な影響を与える可能性があります。
ニューロモルフィックチップのさまざまな車載アプリケーションの中で、ADAS(Advanced Driver Assistance System)アプリケーションには、画像学習および認識機能が含まれます。これは、クルーズコントロールやインテリジェントスピード、乗用車のアシストシステムなど、従来のADAS機能の1つのように機能します。横断歩道、スクールゾーン、道路バンプなどの道路にマークされた交通情報を認識することで、車両速度を制御できます
北米は予測期間中に大きなシェアを保持すると予想されています
北米には、インテル・コーポレーションやIBMコーポレーションなどの主要な市場ベンダーがいくつかあります。nニューロモルフィックチップの市場は、政府のイニシアチブ、投資活動などの要因により、この地域で成長しています。例えば、2020年9月、エネルギー省(DOE)は、ニューロモルフィックコンピューティングを進歩させるための5つの基礎研究プロジェクトに200万ドルの資金提供を発表しました。DOEのイニシアチブは、脳に触発されたニューロモルフィックコンピューティングのためのハードウェアとソフトウェアの両方の開発をサポートしています.
さまざまなアプリケーションに役立つニューロモルフィックチップの小型化も、市場の成長に貢献しています。例えば、2020年6月、MITのエンジニアは、人間の脳内の情報伝達シナプスを模倣するシリコンベースのコンポーネントであるメムリスタとして知られる何万もの人工脳シナプスから作られた、紙吹雪よりも小さなブレインオンチップを設計しました。このようなチップは、小型でポータブルなAIデバイスで利用することができます
カナダ政府はまた、今後数年間でニューロモルフィックコンピューティングの成長の余地を作り出す人工知能技術にも焦点を当てています。たとえば、2020年6月、カナダとケベック州政府は協力してAIの責任ある開発を進めました。焦点は、将来の仕事と革新、商業化、データガバナンス、信頼性の高いAI.
など、さまざまなテーマになります。
パートナーシップを通じた研究開発活動への大きな投資がこの地域で目撃されています。例えば、2020年10月、米国国立核安全保障局の3つの研究開発研究所の1つであるSandia National Laboratoriesは、Intelと提携して、スケールアップされた計算問題に対するニューロモルフィックコンピューティングの価値を探求しました
商用アプリケーションにおけるニューラルベースのチップセットの浸透も、市場の成長を促進しています。例えば、2020年11月、最大のテクノロジー企業の1つであるAppleは、Mac製品用に明示的に設計されたM1チップを発売しました。M1チップはApple Neural EngineをMacにもたらし、機械学習タスクを加速します。16 コア アーキテクチャは、毎秒 11 兆の操作を実行できるため、ML パフォーマンスを最大 15 倍高速化できます。
競争環境
ニューロモルフィックチップの市場は非常にニッチであり、開発の初期段階にあるため、市場はBrainChip Holdings Ltd、Intel Corporation、SynSense AGなどのいくつかのプレーヤーの存在を持っています。この統合市場シナリオでは、コラボレーション、市場拡大、製品イノベーション、R&D活動など、さまざまな市場開発戦略を通じてトッププレーヤーが激しく成長しています。したがって、市場の集中は中程度です.
2021年4月 – パースのブレインチップ研究所は、精密免疫学企業Biotome Pty Ltd.と研究提携を結び、Biotomeは感染症の高精度抗体検査を開発しています。BrainchipのAkidaニューロモルフィックプロセッサチップは、センサーの応答を解釈し、保護的な抗体のどの応答が最も代表的であるかを調べるために使用されます。
2021年1月 - GrAI Matter Labsは、ロボット工学、産業オートメーション、AR/VR、監視製品および市場における視覚推論機能の高速応答性において重要な一歩を踏み出すフルスタックAIシステムオンチッププラットフォームであるGrAI VIP、ビジョン推論プロセッサを発表しました。GrAI Matter LabsのGrAI VIPの実績あるNeuronFlowイベントベースのデータフローコンピューティングテクノロジーにより、競合ソリューションよりも最大100倍優れた業界をリードする推論レイテンシが可能になります。
2020年9月 - SynSenseは、次世代のブレインマシンインターフェースを構築していることを発表しました。同社は、ネズミ用の神経補綴物を作るという目標を設定し、ひげがなくても世界を感じることができるようにしました。この技術は、将来、それを失った人々に触覚やその他の感覚を回復することができます。
2020年3月 - SolidRunとGyrfalconは、主要なニューラルネットワークフレームワークをサポートするFirst Edge Optimized AI Inference Server Janux GS31を開発しました。最大128個のGyrfalcon Lightspeeur SPR2803 AIアクセラレーションチップで構成でき、ほとんどの複雑なビデオAIモデルの推論性能が向上します。
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北米（米国およびカナダ）、ラテンアメリカ（ブラジル、メキシコ、アルゼンチン、その他のラテンアメリカ）、ヨーロッパ（英国、ドイツ、フランス、イタリア、スペイン、ハンガリー、ベルギー、オランダおよびルクセンブルグ、NORDIC（フィンランド、スウェーデン、ノルウェー） 、デンマーク）、アイルランド、スイス、オーストリア、ポーランド、トルコ、ロシア、その他のヨーロッパ）、ポーランド、トルコ、ロシア、その他のヨーロッパ）、アジア太平洋（中国、インド、日本、韓国、シンガポール、インドネシア、マレーシア） 、オーストラリア、ニュージーランド、その他のアジア太平洋地域）、中東およびアフリカ（イスラエル、GCC（サウジアラビア、UAE、バーレーン、クウェート、カタール、オマーン）、北アフリカ、南アフリカ、その他の中東およびアフリカ)
