Chip neuromórfico LA Volumen del mercado

Análisis del mercado de chips neuromórficos en América Latina

El mercado de chips neuromórficos de América Latina se valoró en 190 millones de dólares en 2020 y se prevé que alcance los 830 millones de dólares en 2026, con una tasa compuesta anual del 27,89%. La demanda de chips neuromórficos aumenta con la creciente demanda de IoT y análisis de datos. La motivación detrás del diseño de estos chips es construir una plataforma para ejecutar simulaciones a gran escala en tiempo real para ayudar a la investigación en neurociencia. Como resultado, los gobiernos, los institutos de investigación y las entidades comerciales están viendo con más interés la innovación en la arquitectura de procesadores, evolucionando así hacia avances significativos

• Neuromorphic es un ASIC específico inspirado en el cerebro que implementa Spiked Neural Networks (SNN). Su objetivo es alcanzar la capacidad de procesamiento cerebral masivamente paralelo en una media de decenas de vatios. La memoria y las unidades de procesamiento están en una sola abstracción (computación en memoria). Esto conduce a la ventaja de un comportamiento dinámico y autoprogramable en entornos complejos.
• Empresas, como BrainChip Holdings Ltd, están formando múltiples actividades de asociación para utilizar chips neuromórficos para frenar la propagación de COVID-19. En mayo de 2021, BrainChip Holdings Ltd se asoció con la empresa de inmunología de precisión Biotome Pty Ltd para desarrollar una prueba de anticuerpos COVID-19 rápida y precisa. Las empresas explorarán cómo el procesador neuronal Akida podría mejorar la precisión y la calidad de la información de las pruebas de anticuerpos, mientras Biotome se desarrolla proporcionando capacidad avanzada de IA en el punto de atención.
• Los chips neuromórficos se pueden diseñar de forma digital, analógica o mixta. Los chips analógicos se parecen mejor a las características de las propiedades biológicas de las redes neuronales que los digitales. En la arquitectura analógica, se utilizan pocos transistores para emular las ecuaciones diferenciales de las neuronas. Por tanto, en teoría, consumen menos energía que los chips neuromórficos digitales. Además, pueden extender el procesamiento más allá de su franja horaria asignada. Gracias a esta característica, se puede acelerar la velocidad para procesar más rápido que en tiempo real. Sin embargo, la arquitectura analógica produce un mayor ruido, lo que reduce la precisión.
• Los digitales, por otro lado, son más precisos en comparación con los chips analógicos. Su estructura digital mejora la programación en chip. Esta flexibilidad permite a los investigadores de inteligencia artificial implementar con precisión varios tipos de algoritmos con bajo consumo de energía en comparación con las GPU. Los chips mixtos intentan combinar las ventajas de los chips analógicos, es decir, un menor consumo de energía, y los beneficios de los digitales, es decir, la precisión.
• Las arquitecturas neuromórficas abordan desafíos, como el alto consumo de energía, la baja velocidad y otros cuellos de botella relacionados con la eficiencia que prevalecen en la arquitectura von Neumann. A diferencia de la arquitectura tradicional de von Neumann con altibajos repentinos en la codificación binaria, los chips neuromórficos proporcionan una transición analógica continua en forma de señales de picos. Las arquitecturas neuromórficas integran almacenamiento y procesamiento, eliminando el cuello de botella del bus que conecta la CPU y la memoria.