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市場調査レポート
商品コード
962047

ニューロモーフィックコンピューティング:人間の脳に触発されたコンピューティング技術の分析

Neuromorphic Computing: Technology, Chipsets, and Applications - Technology Analysis of Computing Technologies Inspired by the Brain

出版日: | 発行: Omdia | Tractica | ページ情報: 英文 14 Pages; 3 Tables, Charts & Figures | 納期: 即納可能 即納可能とは

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ニューロモーフィックコンピューティング:人間の脳に触発されたコンピューティング技術の分析
出版日: 2020年09月18日
発行: Omdia | Tractica
ページ情報: 英文 14 Pages; 3 Tables, Charts & Figures
納期: 即納可能 即納可能とは
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

ムーアの法則が限界に近付くなか、未来のハードウェアの開発を促す触媒になりつつあるのがニューロモーフィックコンピューティングです。スパイキングニューラルネットワーク(SNN)とメモリスターを使用して人間の脳を模倣するこの技術は、エネルギー効率の高い自己学習型デバイスの夢を実現するリアルタイムの低電力コンピューティングを提供します。

人工知能(AI)、モノのインターネット(IoT)、エッジデバイスなどの新たな技術には、少ない電力消費で高速計算を実行できる新しいハードウェアアーキテクチャが必要です。ニューロモーフィックチップはまだ揺籃期にありますが、ロボット工学からエッジIoTに至るまでの次世代コンピューティングや通信ソリューションに多大な影響を及ぼす可能性があります。

主流のチップ技術として受け入れられるのは遠い未来になると思われるかもしれませんが、これらのチップは実験的なケーススタディで有望であることが示されています。現在市場に出回っている実験キットはごくわずかですが、研究開発は着実に進歩しており、2年以内に市販製品が投入されると期待されています。

当レポートは、ニューロモーフィックコンピューティングを可能にする新たな技術を調査したもので、技術の概要、市場の力学、主な市場などの情報を提供するとともに、重要な提言も示しています。

当レポートが対応している主な疑問点

  • ニューロモーフィックコンピューティングとは何か。
  • ニューロモーフィックコンピューティングが注目を集めている理由は何か。
  • この技術はハードウェアレベルでどのように機能するのか。
  • 技術の成熟度はどの程度か。
  • この分野でイノベーションを起こしている企業はどこか。

目次

概要

  • 脳に触発されたコンピューティング
  • Omdiaの見解
  • 主なメッセージ

技術の概要

  • スパイキングニューラルネットワークの機能
  • 主要な問題

市場の力学

  • 主なサプライヤー
    • BrainChip
    • General Vision
    • HRL Laboratories
    • IBM
    • Intel Labs
    • Qualcomm
    • SynSense(aiCTX)
  • 他の新興企業

主な市場

  • 自動運転車
  • 医療機器
  • ロボット工学とドローン

重要な提言

  • 新興企業への提言
  • OEMへの提言
  • チップセットサプライヤーへの提言
図表

Tables and Figures

  • Neuromorphic technology startups
  • Modeling of a human brain
  • AI edge chipset revenue by device category, world markets: 2019-25
目次
Product Code: NEURO-20

As Moore's law starts to reach its limits, neuromorphic computing is becoming a catalyst for future hardware developments. Neuromorphic computing mimics the human brain using spiking neural networks (SNNs) and memristors. It offers real-time, low power computing that enables users to realize the dream of self-learning, energy efficient devices. Emerging technologies like artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), and edge devices demand a new hardware architecture that can scale and perform accelerated computation with small power consumption.

Although still in their infancy, neuromorphic chips have the potential to shape next-generation computing and communications solutions ranging from robotics to edge IoT. To be accepted as a mainstream chip technology might look like a distant possibility, but these chips have shown promise during experimental case studies. Only a few experimental kits are available on the market today, but steady progress is being made in neuromorphic research and commercial products are expected in two years.

This Omdia report covers the new technologies enabling neuromorphic computing. It analyzes the potential for exponential growth in the commercial use of neuromorphic technology within the next five years. The report also explores the significant impact of neuromorphic computing on various markets, particularly edge and IoT devices, and compares the key players developing neuromorphic technology.

Key Questions Addressed:

  • What is neuromorphic computing?
  • Why is neuromorphic computing interesting and relevant?
  • How does the technology work at the hardware level?
  • How mature is the technology?
  • Which companies are innovating in this field?

Who Needs This Report?

  • Semiconductor vendors
  • OEMs and ODMs
  • AI software developers
  • Investor community

Table of Contents

Summary

  • Catalyst: Computing inspired by the brain
  • Omdia view
  • Key messages

Technology overview

  • How does a spiking neural network work?
  • Key issues

Market dynamics

  • Key suppliers
    • BrainChip
    • General Vision
    • HRL Laboratories
    • IBM
    • Intel Labs
    • Qualcomm
    • SynSense (aiCTX)
  • Other neuromorphic technology startups

Key markets

  • Autonomous vehicles
  • Medical devices
  • Robotics and drones

Key recommendations

  • Recommendations for startups
  • Recommendations for OEMs
  • Recommendations for chipset suppliers
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