Puce neuromorphique Europe Taille du Marché

Analyse du marché européen des puces neuromorphiques

Le marché européen des puces neuromorphiques connaît une forte croissance en raison de la demande croissante dintelligence artificielle et de la préférence des consommateurs pour les produits de petite taille, en raison de lexigence de miniaturisation des circuits intégrés. Et le marché devrait enregistrer un TCAC de 50,2 % au cours de la période de prévision

• Avec lapparition de la technologie intelligente, les capteurs intelligents sont utilisés dans de nombreux secteurs de consommation finale comme lautomobile, lélectronique et le médical. La croissance du marché des puces neuromorphiques est entravée par le rythme progressif du développement, malgré de lourds investissements en RD et la complexité croissante de la conception matérielle.
• La mise en œuvre de puces neuromorphiques chez de nombreux clients finaux, notamment le secteur médical, la marine, la protection, etc., est possible dans cette région. Les stratégies actuelles de maîtrise en profondeur et le matériel associé se heurtent à de nombreux obstacles, notamment les aspects économiques de la loi de Moore, qui rendent considérablement difficile la concurrence dans le domaine de l'IA, restreignant ainsi la concurrence.
• Pendant ce temps, le marché a besoin dune popularité vocale et de performances de traduction supplémentaires en temps réel, dune compréhension vidéo en temps réel et dune visualisation en temps réel des robots et des voitures. Plusieurs programmes nécessitent une intelligence supplémentaire mêlant détection et calcul.
• De plus, lutilisation croissante de la biométrie et de la reconnaissance vocale stimule la demande de puces neuromorphiques dans les smartphones. Ces puces sont utilisées pour traiter les données audio dans le cloud, puis les renvoyer au téléphone. De plus, lintelligence artificielle (IA) nécessite davantage de puissance de calcul. Néanmoins, linformatique neuromorphique à faible consommation dénergie pourrait pousser considérablement les applications actuellement dans le cloud à sexécuter directement dans le smartphone à lavenir sans épuiser considérablement la batterie du téléphone.
• Les principales caractéristiques qui conduisent à l'adoption de chipsets neuromorphiques comprennent une faible consommation d'énergie, des opérations stochastiques, la reconnaissance de formes, la tolérance aux pannes, un calcul plus rapide et l'évolutivité. L'émulation de neurones sur une puce devrait améliorer les processus et rendre les décisions commerciales rentables et fiables.
• Lépidémie de COVID-19 a créé des circonstances sans précédent entraînant de nombreux décès et un risque de propagation communautaire à travers le monde. Cela a créé le besoin de mesures désespérées pour détecter la maladie à un stade précoce via diverses méthodes médicalement prouvées comme la tomodensitométrie thoracique (TDM), la radiographie pulmonaire, etc., afin d'empêcher le virus de se propager dans la communauté. Le développement de modèles dapprentissage profond pour analyser ces images radiologiques est une méthodologie bien connue dans lanalyse dimages médicales informatisées. De plus, le marché a gagné du terrain à mesure que les pays suppriment les restrictions et que les choses reviennent à la normale. La demande de puces neuromorphiques devrait croître considérablement au cours de la période de prévision.