| Período de Estudo | 2019 - 2029 |
| Ano Base Para Estimativa | 2023 |
| CAGR | 27.89 % |
| Concentração do Mercado | Médio |
Principais jogadores*Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica |
Análise de mercado de chips neuromórficos da América Latina
O mercado de chips neuromórficos da América Latina foi avaliado em US$ 0,19 bilhão em 2020 e deverá atingir US$ 0,83 bilhão até 2026, com um CAGR de 27,89%. A demanda por chips neuromórficos aumenta com a crescente demanda por IoT e análise de dados. A motivação por trás do projeto desses chips é construir uma plataforma para executar simulações em larga escala e em tempo real para auxiliar a pesquisa em neurociências. Como resultado, a inovação na arquitectura de processadores está a ser vista com mais interesse por governos, institutos de investigação e entidades empresariais, evoluindo assim para desenvolvimentos significativos.
- Neuromorphic é um ASIC específico inspirado no cérebro que implementa Spiked Neural Networks (SNNs). Seu objetivo é atingir a capacidade de processamento cerebral massivamente paralelo em dezenas de watts, em média. A memória e as unidades de processamento estão em abstração única (computação em memória). Isto leva à vantagem do comportamento dinâmico e autoprogramável em ambientes complexos.
- Empresas, como a BrainChip Holdings Ltd, estão formando múltiplas atividades de parceria para utilizar chips neuromórficos na contenção da propagação da COVID-19. Em maio de 2021, a BrainChip Holdings Ltd fez parceria com a empresa de imunologia de precisão Biotome Pty Ltd para desenvolver um teste de anticorpos COVID-19 rápido e preciso. As empresas explorarão como o processador neural Akida poderia melhorar a precisão e a qualidade da informação dos testes de anticorpos enquanto a Biotome está se desenvolvendo, fornecendo capacidade avançada de IA no local de atendimento.
- Os chips neuromórficos podem ser projetados digitalmente, analógicos ou de forma mista. Os chips analógicos se assemelham melhor às características das propriedades biológicas das redes neurais do que os digitais. Na arquitetura analógica, poucos transistores são utilizados para emular as equações diferenciais dos neurônios. Portanto, teoricamente, eles consomem menos energia que os chips neuromórficos digitais. Além disso, eles podem estender o processamento além do intervalo de tempo alocado. Graças a esse recurso, a velocidade pode ser acelerada para processar mais rápido do que em tempo real. No entanto, a arquitetura analógica gera maior ruído, o que diminui a precisão.
- Os digitais, por outro lado, são mais precisos em comparação aos chips analógicos. Sua estrutura digital aprimora a programação no chip. Essa flexibilidade permite que pesquisadores de inteligência artificial implementem com precisão vários tipos de algoritmo com baixo consumo de energia em comparação com GPUs. Os chips mistos tentam combinar as vantagens dos chips analógicos, ou seja, menor consumo de energia, e os benefícios dos chips digitais, ou seja, precisão.
- As arquiteturas neuromórficas abordam desafios, como alto consumo de energia, baixa velocidade e outros gargalos relacionados à eficiência predominantes na arquitetura von Neumann. Ao contrário da arquitetura tradicional de von Neumann, com altos e baixos repentinos na codificação binária, os chips neuromórficos fornecem uma transição analógica contínua na forma de sinais de pico. As arquiteturas neuromórficas integram armazenamento e processamento, eliminando o gargalo do barramento que conecta a CPU e a memória.
Tendências do mercado de chips neuromórficos da América Latina
O setor automotivo é a indústria que mais cresce para adaptar o chip neuromórfico
- A indústria automotiva é uma das indústrias de chips neuromórficos que mais cresce. Todos os fabricantes de automóveis premium estão investindo pesadamente para atingir o Nível 5 de Autonomia de Veículos, o que, por sua vez, deverá gerar uma enorme demanda por chips neuromórficos alimentados por IA.
- O mercado de condução autônoma exige melhoria constante nos algoritmos de IA para alto rendimento com baixos requisitos de energia. Chips neuromórficos são ideais para tarefas de classificação e podem ser utilizados em diversos cenários de direção autônoma. Em comparação com soluções estáticas de aprendizagem profunda, elas também são mais eficientes em ambientes barulhentos, como veículos autônomos.
- De acordo com a Intel, quatro terabytes é a quantidade estimada de dados que um carro autônomo pode gerar durante quase uma hora e meia dirigindo ou a quantidade de tempo que uma pessoa em geral passa em seu carro todos os dias. Os veículos autônomos enfrentam um desafio significativo no gerenciamento eficiente de todos os dados gerados durante essas viagens.
- Os computadores que executam os carros autônomos mais recentes são, na verdade, pequenos supercomputadores. As empresas, como a Nvidia, pretendem atingir a condução autônoma de nível 5 em 2022, entregando 200TOPS (trilhões de operações por segundo) usando 750W de potência. No entanto, gastar 750 W por hora em processamento deverá ter um impacto notável na autonomia dos veículos elétricos.
- As aplicações ADAS (Advanced Driver Assistance System) incluem funções de aprendizagem e reconhecimento de imagens entre várias aplicações automotivas de chips neuromórficos. Funciona como funções ADAS convencionais, como controle de cruzeiro ou velocidade inteligente, sistema de assistência em automóveis de passageiros. Ele pode controlar a velocidade do veículo reconhecendo as informações de trânsito marcadas nas estradas, como faixas de pedestres, zonas escolares, lombadas, etc.
Para entender as principais tendências, faça o download do relatório de amostra
Baixar PDF
A crescente demanda por microchips baseados em inteligência artificial impulsiona o crescimento do mercado
- O mercado latino-americano de chips neuromórficos está experimentando um alto crescimento devido à crescente demanda por inteligência artificial e à preferência do consumidor por produtos de pequeno porte, levando à exigência de miniaturização de CIs. Com o advento das tecnologias inteligentes, os sensores inteligentes estão sendo usados em muitas indústrias de usuários finais, como automotiva, eletrônica e médica.
- Os semicondutores atualmente disponíveis para aplicações de IA são CPUs e aceleradores de IA. Os aceleradores de IA estão liderando o mercado devido às limitações computacionais das CPUs. Os aceleradores de IA disponíveis são GPUs, Circuitos Integrados de Aplicação Específica (ASICs) e Matrizes de Portas Programáveis em Campo (FPGAs). As GPUs têm muitos núcleos de processamento paralelo, o que lhes dá uma vantagem significativa para processar treinamento e inferência de IA. No entanto, eles têm um alto custo de consumo de energia que não é sustentável para aplicações futuras.
- Por outro lado, os FPGAs emergentes podem ter dez vezes mais eficiência energética do que as GPUs, mas têm desempenho inferior. Em aplicações onde a eficiência energética é a principal prioridade, os FPGAs podem ser a solução alternativa. Entre os aceleradores de IA, os ASICs apresentam o melhor desempenho, menor consumo de energia e eficiência. No entanto, projetar um ASIC com funcionamento exclusivo é altamente caro e não é reconfigurável. Portanto, os ASICs devem ser utilizados quando o mercado de aplicações específicas de IA for adequado para o investimento em design.
- Em comparação com os aceleradores de IA, os chips neuromórficos estão preparados para ser a opção proeminente em termos de paralelismo, eficiência energética e desempenho. Eles podem lidar com inferências de IA e treinamento em tempo real. Além disso, o treinamento de ponta é possível através de chips neuromórficos. No entanto, as metodologias de aprendizagem devem ser melhoradas em termos de precisão.
Para entender as tendências geográficas, faça o download do relatório de amostra
Baixar PDF
Visão geral da indústria de chips neuromórficos da América Latina
Como o mercado de chips neuromórficos é muito nicho e está em fase inicial de desenvolvimento, o mercado conta com a presença de alguns players, como BrainChip Holdings Ltd, Intel Corporation, SynSense AG, etc. cenário por meio de várias estratégias de desenvolvimento de mercado, como colaboração, expansão de mercado, inovação de produtos e atividades de PD. Portanto, a concentração do mercado é média.
- Março de 2020 - SolidRun e Gyrfalcon desenvolveram o First Edge Optimized AI Inference Server Janux GS31 que oferece suporte às principais estruturas de rede neural. Ele pode ser configurado com até 128 chips de aceleração de IA Gyrfalcon Lightspeeur SPR2803 para melhorar o desempenho de inferência para os modelos de IA de vídeo mais complexos.
Líderes de mercado de chips neuromórficos da América Latina
-
Intel Corporation
-
SK Hynix Inc.
-
International Business Machines Corporation
-
Samsung Electronics Co. Ltd
-
GrAI Matter Labs
- *Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica
Precisa de mais detalhes sobre jogadores e concorrentes de mercado?
Baixar amostra
Notícias do mercado de chips neuromórficos da América Latina
- Janeiro de 2021 - GrAI Matter Labs apresentou GrAI VIP, Vision Inference Processor, uma plataforma full-stack de sistema em chip de IA que impulsionará um passo significativo na capacidade de resposta rápida para recursos de inferência visual em robótica, automação industrial, AR/VR e vigilância produtos e mercados. A comprovada tecnologia de computação de fluxo de dados baseada em eventos NeuronFlow do GrAI Matter Labs no GrAI VIP permite latência de inferência líder do setor até 100 vezes melhor do que soluções concorrentes.
Segmentação da indústria de chips neuromórficos da América Latina
O mercado de chips neuromórficos da América Latina é segmentado pela indústria de usuários finais (serviços financeiros e segurança cibernética, automotivo, industrial, eletrônicos de consumo).
Chips neuromórficos são chips analógicos processados digitalmente com uma série de redes semelhantes às redes do cérebro humano. Esses chips contêm milhões de neurônios e sinapses para aumentar a autointeligência, independentemente dos códigos pré-instalados em chips normais. Por serem um tipo especial de chip, são altamente capazes de manipular dados recebidos por meio de sensores.
Precisa de uma região ou segmento diferente?
Personalize agora
Perguntas frequentes sobre pesquisa de mercado de chips neuromórficos da América Latina
Qual é o tamanho atual do mercado de chips neuromórficos de LA?
O mercado de chips neuromórficos de LA deverá registrar um CAGR de 27,89% durante o período de previsão (2024-2029)
Quem são os principais atores do mercado de chips neuromórficos de LA?
Intel Corporation, SK Hynix Inc., International Business Machines Corporation, Samsung Electronics Co. Ltd, GrAI Matter Labs são as principais empresas que operam no mercado de chips neuromórficos de Los Angeles.
Que anos este mercado de chips neuromórficos de LA cobre?
O relatório abrange o tamanho histórico do mercado de chips neuromórficos de LA para os anos 2019, 2020, 2021, 2022 e 2023. O relatório também prevê o tamanho do mercado de chips neuromórficos de LA para os anos 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 e 2029.
Nossos relatórios mais vendidos
Popular Technology Scouting Reports
Popular Technology, Media and Telecom Reports
Relatório da indústria de chips neuromórficos de LA
Estatísticas para participação de mercado, tamanho e taxa de crescimento de receita de chips neuromórficos de LA em 2024, criadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. A análise do LA Neuromorphic Chip inclui uma perspectiva de previsão de mercado para 2029 e uma visão histórica. Obtenha uma amostra desta análise do setor como um download gratuito em PDF do relatório.
