LA Neuromorpher Chip Marktgröße

Marktanalyse für neuromorphe Chips in Lateinamerika

Der Markt für neuromorphe Chips in Lateinamerika wurde im Jahr 2020 auf 0,19 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird bis 2026 voraussichtlich 0,83 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 27,89 % entspricht. Die Nachfrage nach neuromorphen Chips steigt mit der steigenden Nachfrage nach IoT und Datenanalysen. Die Motivation hinter der Entwicklung dieser Chips besteht darin, eine Plattform für die Durchführung groß angelegter Echtzeitsimulationen zur Unterstützung der neurowissenschaftlichen Forschung zu schaffen. Infolgedessen stoßen Regierungen, Forschungsinstitute und Unternehmen auf Innovationen in der Prozessorarchitektur, die sich zu bedeutenden Entwicklungen entwickeln

• Neuromorphic ist ein spezifischer, vom Gehirn inspirierter ASIC, der die Spiked Neural Networks (SNNs) implementiert. Ziel ist es, die massiv parallele Gehirnverarbeitungsfähigkeit in durchschnittlich mehreren zehn Watt zu erreichen. Der Speicher und die Verarbeitungseinheiten befinden sich in einer einzigen Abstraktion (In-Memory-Computing). Dies führt zum Vorteil eines dynamischen, selbstprogrammierbaren Verhaltens in komplexen Umgebungen.
• Unternehmen wie BrainChip Holdings Ltd gehen mehrere Partnerschaften ein, um neuromorphe Chips zur Eindämmung der Ausbreitung von COVID-19 einzusetzen. Im Mai 2021 ging BrainChip Holdings Ltd eine Partnerschaft mit dem Präzisionsimmunologieunternehmen Biotome Pty Ltd ein, um einen schnellen und genauen COVID-19-Antikörpertest zu entwickeln. Die Unternehmen werden untersuchen, wie der neuronale Prozessor von Akida die Genauigkeit und Informationsqualität der Antikörpertests verbessern könnte, während Biotome sich durch die Bereitstellung fortschrittlicher KI-Kapazität am Point-of-Care weiterentwickelt.
• Neuromorphe Chips können digital, analog oder gemischt gestaltet sein. Analoge Chips ähneln den Eigenschaften der biologischen Eigenschaften neuronaler Netze besser als digitale. In der analogen Architektur werden wenige Transistoren zur Emulation der Differentialgleichungen von Neuronen verwendet. Daher verbrauchen sie theoretisch weniger Energie als digitale neuromorphe Chips. Außerdem können sie die Verarbeitung über das zugewiesene Zeitfenster hinaus verlängern. Dank dieser Funktion kann die Geschwindigkeit beschleunigt werden, um schneller als in Echtzeit zu verarbeiten. Allerdings führt die analoge Architektur zu einem höheren Rauschen, was die Präzision verringert.
• Digitale hingegen sind im Vergleich zu analogen Chips präziser. Ihre digitale Struktur verbessert die On-Chip-Programmierung. Diese Flexibilität ermöglicht es Forschern der künstlichen Intelligenz, verschiedene Arten eines Algorithmus präzise zu implementieren und dabei im Vergleich zu GPUs einen geringeren Energieverbrauch zu erzielen. Gemischte Chips versuchen, die Vorteile analoger Chips (geringerer Energieverbrauch) und die Vorteile digitaler Chips (Präzision) zu kombinieren.
• Neuromorphe Architekturen bewältigen Herausforderungen wie hohen Stromverbrauch, niedrige Geschwindigkeit und andere effizienzbezogene Engpässe, die in der von Neumann-Architektur vorherrschen. Im Gegensatz zur traditionellen von Neumann-Architektur mit plötzlichen Höhen und Tiefen bei der Binärkodierung sorgen neuromorphe Chips für einen kontinuierlichen analogen Übergang in Form von Spitzensignalen. Neuromorphe Architekturen integrieren Speicher und Verarbeitung und beseitigen so den Busengpass zwischen CPU und Speicher.