Рынок фотонных нейронных чипов

Обзор рынка

Ожидается, что объем мирового рынка фотонных нейронных чипов существенно вырастет со среднегодовым темпом роста около 38% в течение прогнозируемого периода.

Фотонный нейронный чип — это разновидность компьютерного чипа, обрабатывающего данные без использования электричества. Потенциально этот тип микропроцессора может работать быстрее и потреблять меньше энергии, чем обычные чипы. Оптические нейронные сети, которые являются системами, которые могут имитировать работу мозга, ранее были прототипированы с использованием фотонных нейронных устройств. Автономные транспортные средства, машинное обучение и искусственный интеллект — вот некоторые из потенциальных применений фотонных нейронных устройств. Расширение рынка можно объяснить растущим спросом на приложения, использующие искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Растущее использование фотонных нейроморфных схем в приложениях обработки данных и распознавания изображений — еще один фактор, который стимулирует расширение этого рынка.

Динамика рынка

Драйверы рынка

• Приложения искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) становятся все более популярными,Эффективность приложений машинного обучения и искусственного интеллекта может быть значительно улучшена с помощью фотонных нейронных чипов, что сделает их более быстрыми и эффективными. Ожидается, что потребность в фотонных нейронных чипах будет расти, поскольку такие применения продолжают получать признание и применение.
• Поскольку современные методы высокопроизводительных вычислений приближаются к физическим ограничениям, растет спрос на новые методы высокопроизводительных вычислений. Высокопроизводительные приложения привлекают фотонные нейронные чипы, поскольку они обещают значительно более быструю и эффективную обработку.
• Изготовление более сложных и мощных фотонных нейронных чипов стало возможным благодаря изобретению новых фотонных материалов и методов изготовления. Ожидается, что функциональные возможности фотонных нейронных чипов будут расти по мере развития этих технологий.

Ограничения рынка

• Высокие затраты на разработку

Стоимость проектирования и производства фотонных нейронных чипов может помешать малому бизнесу или организациям использовать их. Это может сократить размер возможного рынка и замедлить инновации.

• Отсутствие знаний и понимания

Заинтересованные потребители фотонных нейронных чипов могут не иметь знаний и понимания, поскольку фотоника является относительно молодой и сложной областью. Это может препятствовать расширению рынка и замедлить принятие

Возможности рынка

• Энергоэффективность

Поскольку энергопотребление становится все более важным фактором в вычислениях, фотонные нейронные чипы могут стать желанным решением для различных приложений благодаря их низкому энергопотреблению .

• Захватывающие разработки в области машинного обучения и приложений искусственного интеллекта

Поскольку приложения искусственного интеллекта и машинного обучения (ML) продолжают развиваться, это будет увеличивать возможности для оборудования, которое может работать с этими технологиями. Появление фотонных нейронных чипов представляет собой захватывающую возможность для компаний повысить эффективность и результативность своих приложений, давая им конкурентное преимущество в соответствующих областях.

Растущий акцент на приложениях для нейроморфных вычислений и искусственного интеллекта (ИИ) является одной из ключевых тенденций на рынке фотонных нейронных чипов. По сравнению с обычными электронными чипами фотонные нейронные чипы обеспечивают ряд преимуществ, включая более быстрое время обработки и меньшее энергопотребление. Поэтому они подходят для использования в нейронных сетях, машинном зрении и приложениях обработки естественного языка в ИИ.

Объем рынка

Сегментный анализ

Сегмент по типу

• Обработка сигнала

Процесс преобразования аналоговых сигналов в цифровые и наоборот называется обработкой сигналов. При обработке сигналов к данным применяются различные методы, прежде чем они перейдут от одного устройства к другому. Основная цель этого чипа — обнаруживать, идентифицировать и классифицировать закономерности в световых лучах, которые перемещаются от источника к месту назначения.

• Обработка данных

Процесс упорядочивания, модификации и изменения данных для получения новой информации называется обработкой данных. Это важнейший компонент фотонных нейроморфных чипов, который помогает в разработке синтетических нейронных сетей. С помощью этой техники можно имитировать поведение нейронов и синапсов в мозге.

• Идентификация изображения

Процесс распознавания объектов, людей, мест и действий на фотографиях известен как распознавание изображений. Идентификация, классификация и интерпретация изображений — еще одна область искусственного интеллекта. Фотонный нейроморфный чип — это устройство распознавания изображений, которое обрабатывает данные без использования энергии. По сравнению с обычными системами распознавания изображений, он, следовательно, быстрее и эффективнее.

Сегмент по применению

• Авиация

Фотонные нейронные чипы могут быть использованы для повышения функциональности и эффективности бортовых систем в авиационном секторе. Например, они могут быть использованы для анализа данных, собранных датчиками из нескольких систем самолета или систем управления полетом.

• Телекоммуникации

Фотонные нейронные чипы могут быть использованы для повышения эффективности хранилищ и сетевых структур в телекоммуникационном секторе. Они также могут быть использованы для ускорения и повышения эффективности телекоммуникационных инструментов и оборудования, таких как маршрутизаторы и коммутаторы.

• Машина

Фотонные нейронные чипы имеют потенциал для использования в автономных и усовершенствованных системах помощи водителю (ADAS) для автомобильного сектора. Они могут быть включены в датчики и системы обработки, например, для повышения скорости и точности обнаружения и распознавания предметов, или они могут быть использованы при создании передовых нейронных сетей для автономного принятия решений.

Региональный анализ

Мировой рынок фотонных нейронных чипов сегментирован по регионам: Северная Америка, Европа, Азиатско-Тихоокеанский регион, Латинская Америка, Ближний Восток и Африка.

Северная Америка

С точки зрения доли выручки Северная Америка доминировала на мировом рынке в 2017 году . Распространение игроков и исследовательских учреждений, занимающихся созданием фотонных нейроморфных чипов, можно объяснить расширением. Кроме того, в течение прогнозируемого периода ожидается, что растущие инвестиции компаний в разработку этих чипов будут подпитывать региональную экспансию.

Европа

Прогнозируется, что продажи фотонных нейронных чипов значительно возрастут в Европе. Помимо растущего интереса к нейронным вычислениям и ИИ, этот регион имеет долгую историю финансирования исследований и разработок. Великобритания, Франция и Германия, вероятно, станут основными игроками в этой отрасли.

Азиатско-Тихоокеанский регион

Ожидается, что мировой спрос на фотонные нейронные чипы значительно возрастет в этой области. Многие из крупнейших в мире фирм-производителей электроники базируются в этой области, которая также уделяет большое внимание изобретениям и разработкам. Ожидается, что Южная Корея, Япония и Китай будут играть важную роль на этом рынке.

Ключевые игроки

1. Прикладные исследования мозга
2. BrainChip Holdings
3. Hewlett Packard Enterprise
4. Группа Самсунг
5. Корпорация IBM
6. Общее видение
7. Корпорация Intel

Последние события

• Специалисты из образовательного учреждения Калифорнии, Беркли и Intel сообщили о создании нового фотонного нейронного чипа в ноябре 2021 года. Этот чип может обрабатывать данные до 20 раз быстрее, чем предыдущие модели. Будущее развитие более сложных ИИ и компьютерных приложений может стать результатом этого нововведения.
• Европейская комиссия заявила в сентябре 2021 года, что в течение следующих семи лет она инвестирует €2 млрд в новую исследовательскую программу, направленную на создание передовых технологий, включая фотонные нейронные чипы. Эта программа является частью более масштабного стремления к повышению креативного мышления и конкурентоспособности в Европе.