Europa Neuromorpher Chip Marktgröße

Marktanalyse für neuromorphe Chips in Europa

Der europäische Markt für neuromorphe Chips verzeichnet aufgrund der wachsenden Nachfrage nach künstlicher Intelligenz und der zunehmenden Nachfrage der Kunden nach kleinen Produkten aufgrund der Notwendigkeit der Miniaturisierung von ICs ein starkes Wachstum. Und es wird erwartet, dass der Markt im Prognosezeitraum eine jährliche Wachstumsrate von 50,2 % verzeichnen wird

• Mit dem Aufkommen intelligenter Technologie werden intelligente Sensoren in vielen Endverbraucherbranchen wie der Automobil-, Elektronik- und Medizinbranche eingesetzt. Das Wachstum des Marktes für neuromorphe Chips wird durch das langsame Entwicklungstempo trotz hoher Investitionen in Forschung und Entwicklung und steigender Komplexität des Hardware-Designs behindert.
• In dieser Region ist die Implementierung neuromorpher Chips bei zahlreichen Endkunden möglich, darunter Medizin, Marine, Schutz usw. Gegenwärtige Deep-Mastering-Strategien und zugehörige Hardware stehen vor zahlreichen Hürden, einschließlich der Ökonomie des Mooreschen Gesetzes, das den Einstieg in den KI-Bereich erheblich erschwert und den Wettbewerb einschränkt.
• In der Zwischenzeit benötigt der Markt mehr Echtzeit-Sprachpopularität und Übersetzungsleistung, Echtzeit-Videoverständnis und Echtzeitansicht für Roboter und Autos. Mehrere Programme erfordern zusätzliche Intelligenz, die Erfassung und Berechnung kombiniert.
• Darüber hinaus steigert der zunehmende Einsatz von Biometrie und Spracherkennung die Nachfrage nach neuromorphen Chips in Smartphones. Diese Chips werden verwendet, um Audiodaten in der Cloud zu verarbeiten und sie dann an das Telefon zurückzugeben. Darüber hinaus erfordert künstliche Intelligenz (KI) mehr Rechenleistung. Dennoch könnte das energiesparende neuromorphe Computing die Anwendungen, die sich derzeit in der Cloud befinden, in Zukunft erheblich dazu bewegen, direkt auf dem Smartphone ausgeführt zu werden, ohne den Akku des Telefons wesentlich zu belasten.
• Zu den herausragenden Merkmalen, die die Einführung neuromorpher Chipsätze vorantreiben, gehören geringer Stromverbrauch, stochastische Operationen, Mustererkennung, Fehlertoleranz, schnellere Berechnungen und Skalierbarkeit. Durch die Emulation von Neuronen auf einem Chip sollen Prozesse verbessert und Geschäftsentscheidungen kostengünstig und zuverlässig getroffen werden.
• Der Ausbruch von COVID-19 hat beispiellose Umstände geschaffen, die zu vielen Todesfällen und dem Risiko einer Ausbreitung der Gemeinschaft auf der ganzen Welt geführt haben. Dies machte verzweifelte Maßnahmen erforderlich, um die Krankheit mithilfe verschiedener medizinisch erprobter Methoden wie Computertomographie (CT) des Brustkorbs, Röntgenaufnahme des Brustkorbs usw. in einem frühen Stadium zu erkennen und so die Ausbreitung des Virus in der Bevölkerung zu verhindern. Die Entwicklung von Deep-Learning-Modellen zur Analyse dieser radiologischen Bilder ist eine bekannte Methode in der computergestützten medizinischen Bildanalyse. Darüber hinaus hat der Markt an Zugkraft gewonnen, da die Länder die Beschränkungen aufheben und die Dinge zur Normalität zurückkehren. Es wird erwartet, dass die Nachfrage nach neuromorphen Chips im prognostizierten Zeitraum deutlich steigen wird.