ニューロモルフィックチップ産業市場、2030年までに13億2520万ドル

November, 11, 2024, Northbrook--マーケッツ&マーケッツ(MarketsandMarkets)のレポート「ニューロモルフィックコンピューティング市場:提供品(プロセッサ、センサ、メモリ、ソフトウェア)、展開(エッジ、クラウド)、アプリケーション(画像およびビデオ処理、自然言語処理(NLP)、センサフュージョン、強化学習-2030年までの世界予測)」によると、ニューロモルフィックコンピューティング業界は2024年の2,850万ドルから、2024～2030年にかけてCAGR 89.7%で成長し、2030年までに13億2,520万ドルに達すると予想されている。
ニューロモルフィック(神経形態学)コンピューティング業界の成長は、ニューロモルフィック・コンピューティングを自動車および宇宙運用に統合することによって推進されている。帯域幅が限られ、通信遅延が大きいと考えられる宇宙では、オンボード処理能力が重要になる。ニューロモルフィックプロセッサは、収集ポイントでデータを分析およびフィルタリングするため、大規模なデータセットを地球に送信する必要性が軽減される。一方、自動車分野では、ニューロモルフィックプロセッサは、最小限の遅延でオンボードのリアルタイム処理を行うことで、自動運転システムの応答性を高めることができ、安全性と効率性が確保される。

提供品別では、ソフトウェアセグメントは、予測期間中にニューロモルフィックコンピューティング業界の高CAGRで成長すると予測されている。
ソフトウェアセグメントは、予測期間中に急速に成長すると予想されている。ニューロモルフィックソフトウェアのルーツは、神経系のモデルにある。このようなシステムには、発火パターンの観点から生物学的ニューロンの特性を再現しようとするスパイキングニューラルネットワーク(SNNs)が伴う。連続的な活性化関数を使用する典型的な人工ニューラルネットワークとは対照的に、SNNsは、脳にも見られる機能である離散的なスパイクをコミュニケーションに利用する。エッジデバイスやIoTセンサに直接インテリジェンスが組み込まれているため、ニューロモルフィックシステムがパターン認識や適応学習などの最も複雑なタスクも大幅に少ない消費電力で実行できる可能性が残っている。この効率性により、デバイスの動作寿命が延びると同時に、全体的なエネルギーフットプリントが削減されるため、これらの利点を活用し、実際のエッジおよびIoTアプリケーションのパフォーマンスを最適化できるニューロモルフィックソフトウェアの需要が高まっている。

導入では、クラウドセグメントが予測期間中に最高CAGR
クラウドセグメントは、予測期間の高CAGRを占める。クラウドコンピューティングは、中央処理能力を提供することで、リモートデータセンタからアクセス可能な大規模な計算リソースとストレージ容量を実現できるというメリットがある。ニューロモルフィックコンピューティングは、複雑なアルゴリズムや大規模なデータ処理と関連付けられることが極めて多いため、これは有用である。クラウドでは、このような膨大なリソースを利用して、ニューロモルフィックモデルのトレーニング、大規模なシミュレーションの実行、膨大なデータセットの処理を行うことができる。クラウドプラットフォームのスケーラブルなインフラストラクチャにより、ニューロモルフィックコンピューティングアプリケーションは、需要に応じてリソースを動的に調整できる。これは、特にピーク負荷時に計算要件がかなり高くなるため、大規模なニューロモルフィックネットワークのトレーニングと展開にとって重要な要素であり、市場での需要を促進する。

自然言語処理(NLP)セグメントは、予測期間中にニューロモルフィックコンピューティング業界の高CAGR成長が予測されている。
自然言語処理(NLP)は、人工知能の一分野であり、人間とほぼ同じ方法でテキストや話し言葉をコンピュータに理解させる能力を与えることに焦点を当てている。NLPは、ニューロモルフィックコンピューティングの有望なアプリケーションであり、脳に触発されたスパイキングニューラルネットワーク(SNNs)の設計を活用して、言語データ処理の効率と精度を向上させる。スマートフォンからIoTデバイスまで、デバイスにおけるリアルタイムかつ効率的な言語処理に対する需要が拡大しているため、低消費電力で高性能なソリューションが求められている。ニューロモルフィックコンピューティングは、エネルギー効率の高いアーキテクチャにより、これらの要件にうまく適合する。SNNsの改良による経時的な進歩により、複雑なNLPタスクに取り組む能力も向上しており、商業市場や工業市場への適応に近づいている。SNNsは、従来のディープニューラルネットワークと比較して、推論時に最大32倍、トレーニング中に最大60倍のエネルギー効率を達成できることから実証されているように、エネルギー効率の向上を実現しており、NLPシステムにニューロモルフィックコンピューティングを追加する利点が一段と強調されている。NLPシステムの分野でのコスト効率に加えて、このような効率性により、リソースが削減されたデバイスでも複雑な言語モデルをデプロイできる。これにより、ニューロモルフィックNLPアプリケーションは、より広範な採用と成長にさらに関連性を持つようになる。

ニューロモルフィックコンピューティング業界の業種は、2030年までに高CAGRを占める見込み。
産業セグメントは、予測期間中に高CAGRを占める。産業業界では、製造会社は、最終製品の開発とテスト、繊細な電子部品の製造、製品の印刷、金属製品の仕上げ、機械のテスト、およびセキュリティ目的でニューロモルフィックコンピューティングを使用している。これらのプロセスでは、ニューロモルフィックコンピューティングを使用してデータをチップに保存し、画像をデバイスから抽出してさらに使用できる。ニューロモルフィックコンピューティングは、以前の信号を分析し、それらを現在の信号と比較することにより、マシンの状態を監視するのにも役立つ。これらの利点は、産業業界におけるニューロモルフィックプロセッサとソフトウェアに対する高い需要につながる。

APAC地域は、予測期間中に最高CAGRを占める。
APAC地域のニューロモルフィックコンピューティング業界は、この地域での新技術の採用率が高いため、最高CAGRで成長すると予想されている。中国やインドなどの主要国に見られる高い経済成長も、APACのニューロモルフィックコンピューティング業界の成長を促進すると予想されている。BrainChip, Inc.(オーストラリア)、SynSense(中国)、MediaTek Inc.(台湾)、SAMSUNG(韓国)、Sony Corporation(日本)は、この地域でニューロモルフィックハードウェアとソフトウェアを提供する主要企業の一部。例えば、中国、日本、韓国、シンガポールでは、ニューロモルフィックの研究とインフラに多額の投資が行われている。これにより、学界、産業界、政府間の緊密な関係が育まれ、機械学習、自然言語処理、ロボット工学の大きなブレークスルーが促進され、ニューロモルフィック技術の開発が推進された。