Marktbericht zu neuromorphem Computing: Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Anwendungen (Signalverarbeitung, Bildverarbeitung, Datenverarbeitung, Objekterkennung, Sonstige), nach Endnutzer (Unterhaltungselektronik, Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Militär und Verteidigung, Sonstige) und nach Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika) – Prognosen für 2025–2033

Marktwachstumsfaktoren

Steigende Nachfrage nach Hochleistungs-ICs

Ein integrierter Schaltkreis (IC) ist ein Halbleiterwafer, der winzige, gefertigte Widerstände, Kondensatoren und Transistoren in Tausender- oder Millionenanzahl enthält. Je nach Anwendungszweck kann ein IC analog oder digital sein. Hohe Rechengeschwindigkeit und geringer Stromverbrauch zählen zu den begehrtesten Eigenschaften eines ICs und treiben maßgeblich das Wachstum des Marktes für neuromorphes Computing an.

Analoge Schaltungen werden für den Entwurf von Neuronenarchitekturen verwendet, da sie die Funktionsweise des menschlichen Gehirns gut nachbilden. Allerdings sind sie rauschbehaftet und ungenau, was die Abbildung des mathematischen Modells der Neuronen erschwert. Digitale Schaltungen hingegen approximieren neuronale Operationen sehr zuverlässig. Diese Eigenschaft macht sie zur idealen Wahl für die computergestützte Neurowissenschaft, die diskrete Zeitsimulationen erfordert. Um menschliche Kognition zu erreichen, …neuromorphe Chipserleben eine beträchtliche Forschungs- und Entwicklungstätigkeit, da sie die Nachfrage nach ICs, die eine hohe Rechengeschwindigkeit und einen geringen Stromverbrauch bieten, leicht befriedigen können und dadurch den Markt antreiben.

Radikaler Wandel von traditionellen ICs hin zu neuronaler Architektur

Eine Neuronarchitektur überwindet die Nachteile der traditionellen ICs der Von-Neumann-Architektur und verbessert die Betriebseffizienz, die durch den häufigen Datenaustausch zwischen CPU und Speichereinheiten entsteht. Durch die Integration von Speicher und Prozessor wird der Datenaustausch zwischen den Komponenten reduziert und Probleme bei umfangreichen Berechnungen wie der neuronalen Analyse gelöst. Zudem bilden Speicher und Verarbeitung in einem neuromorphen Chip eine Einheit. Dieser Wandel von traditionellen ICs hin zu neuromorphen Chips trägt unter anderem zur Lösung bestehender Probleme in Bereichen wie Clustering, kombinatorischer Optimierung, Klassifizierung und Roboteransteuerung bei.

TrueNorth von IBM Corporation (USA) ist der bisher größte Chip des Unternehmens, gemessen an der Transistoranzahl. Dieser Chip verbraucht weniger als 100 mW und weist eine Leistungsdichte von 20 mW pro Quadratzentimeter auf. TrueNorth enthält eine Million digitale Neuronen und 256 Millionen Synapsen, die über eine ereignisgesteuerte Routing-Infrastruktur miteinander verbunden sind. Der Chip vereint die Fähigkeiten der linken und rechten Gehirnhälfte und schafft so eine ganzheitliche Rechenintelligenz. Die genannten Faktoren werden daher das Marktwachstum im Prognosezeitraum vorantreiben.

Marktbeschränkung

Komplexe Hardware und Software

Neuromorphes Rechnen kann die bestehenden komplexen Probleme lösen, doch die Entwicklung entsprechender Hardware ist vergleichsweise aufwendig. Es integriert Speicher und Prozessor zu einer Einheit. Die Speicherstrukturen umfassen Neuronen und Synapsen, deren Kommunikation über Impulse (Spikes) erfolgt. Spikes ermöglichen die einfachste zeitliche Übermittlung von Nachrichten und unterstützen Algorithmen, die von biologischen neuronalen Systemen inspiriert sind. Die Nachrichten werden mit einer Adresse versehen und über ein Netzwerk mittels Switching-Fabric geleitet, was einen höheren Gesamtdurchsatz erzielt. Die Spikes werden in einem Multiskalennetzwerk geroutet. Die Herausforderung besteht darin, große Speichermengen oder Synapsen auf viele Prozessoren oder Neuronen auf einem einzigen Chip zu verteilen.

Eine wesentliche Einschränkung ist die Verfügbarkeit noch nicht ausgereifter Backend-Speichertechnologien wie Memristoren und PCM. Diese sind zudem im sicheren Betriebsbereich (SOA) von CMOS-Technologie nicht verfügbar. Andererseits führt die Verteilung des Speichers auf mehrere Prozessoren auf einem einzelnen Chip zu einem erhöhten Stromverbrauch des externen Speichers, und DRAM benötigt große Array-Größen, um platzsparend zu sein. Die Entwicklung einer umfassenden Simulationsumgebung, die die neuromorphe Hardware präzise modellieren kann, gestaltet sich schwierig, da die Entwicklung einer skalierbaren Architektur mit Impulsfolgefrequenzen (Spiking) eine Herausforderung darstellt.

Marktchance

Wachsende Nachfrage nach KI-basierten Dienstleistungen

Neuromorphe Chips verfügen über eine parallele Architektur und sind so konzipiert, dass sie Informationen auf dieselbe Weise verarbeiten wie das menschliche Gehirn. Dies schafft die Grundlage für die Informationsverarbeitung künstlicher Intelligenz (KI) mithilfe von Machine-Learning-Software. Der Bedarf an KI-Dienstleistungen in verschiedenen Branchen, die hohe Rechenleistung und Effizienz erfordern, kann durch neuromorphe Chips gedeckt werden.

Neuromorphe Chips können verschiedene Herausforderungen des maschinellen Lernens lösen, beispielsweise Klassifizierung, Clustering, Robotik und Kombinatorik. Im Banken-, Finanz- und Rechtssektor fallen beispielsweise enorme Datenmengen an, die eine Klassifizierung und ein Clustering in Echtzeit erfordern. Dies setzt hohe Rechenleistung voraus. Herkömmliche Architekturen hingegen erfordern einen häufigen Informationsaustausch zwischen CPU und Speicher, was zu geringer Effizienz und hohem Energieverbrauch führt. Neuromorphes Computing bietet hier eine Lösung: Die parallele Architektur eliminiert den Informationsaustausch und ermöglicht so hohe Effizienz selbst bei geringer Rechenleistung. Diese Faktoren eröffnen Wachstumschancen für den Markt für neuromorphes Computing.

Marktsegmentierung

Anwendungseinblicke

Der Markt ist in Signalverarbeitung, Bildverarbeitung, Datenverarbeitung, Objekterkennung und weitere Bereiche unterteilt. Das Segment Bildverarbeitung dominiert den Weltmarkt und wird voraussichtlich im Prognosezeitraum eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 28,80 % aufweisen. Bildverarbeitung bezeichnet die Analyse und Bearbeitung digitalisierter Bilder zur Qualitätsverbesserung und Extraktion nützlicher Informationen. Der neuromorphe Chip wird in der Bildverarbeitung für Visualisierung, Bildschärfung und -wiederherstellung, Bildsuche, Mustererkennung und weitere Anwendungen eingesetzt.BilderkennungDarüber hinaus ist das Segment der Bildverarbeitung führend im Markt für Datenerfassung und -kennzeichnung und hält den größten Anteil am Weltmarkt. Es wird auch erwartet, dass es im Prognosezeitraum die höchste Wachstumsrate verzeichnen wird. Dies ist auf den zunehmenden Einsatz von Computer Vision in verschiedenen Branchen zurückzuführen, darunter die Automobil-, Gesundheits-, Medien- und Unterhaltungsbranche.

Die medizinische Bildgebung zählt zu den wichtigsten Anwendungen der Bildverarbeitung. Der zunehmende Trend, aus großen Datenmengen Erkenntnisse für Überwachung und nationale Sicherheit zu gewinnen, treibt das Marktwachstum an. Diese Prozesse verringern zudem die Wahrscheinlichkeit von Spam und Phishing, insbesondere im Regierungssektor. Dies wiederum fördert den Einsatz neuromorpher Computer in Bildverarbeitungssystemen.

Die Signalverarbeitung ist eine Technik, die Signale analysiert, synthetisiert und modifiziert, indem sie Daten wie Audio, Video, Sprache, Bilder und Multimedia verarbeitet, die über ein Medium übertragen werden. Sie trägt zur Verbesserung der Signaleffizienz und zur Reduzierung von Verzerrungen bei. Es wird erwartet, dass der Bereich der Signalverarbeitung in den kommenden Jahren einen bedeutenden Marktanteil einnehmen und ein signifikantes Wachstum verzeichnen wird. Die Signalverarbeitung findet breite Anwendung in der Erfassung und Verarbeitung verschiedenster Signalarten wie Audio, Video, Sprache usw. in unterschiedlichsten Industriezweigen.

• Die Robert Bosch GmbH, ein deutsches Unternehmen, nutzt beispielsweise SoundSee, eine Audio-KI-Technologie, die aus fortschrittlichen, mit maschinellem Lernen entwickelten Algorithmen zur Audiosignalverarbeitung besteht.

Endnutzer-Einblicke

Der Markt ist in die Segmente Unterhaltungselektronik, Automobilindustrie, Gesundheitswesen, Militär und Verteidigung sowie Sonstige unterteilt. Das Segment Unterhaltungselektronik hält den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein jährliches Wachstum von 26,6 % verzeichnen. Unterhaltungselektronik umfasst elektronische Geräte, die von Privatpersonen privat oder nicht-kommerziell/beruflich genutzt werden. Dazu gehören Fernseher, Wearables, Smartphones und Waschmaschinen. Diese Geräte benötigen Neurocontroller und Chips für maschinelles Lernen zur Automatisierung und Datenverarbeitung. Neuromorphe Chips werden voraussichtlich in Wearables weit verbreitet sein, da sie Funktionen wie Mustererkennung und die einfache Identifizierung von Aktionen und Bewegungen ermöglichen, die in Geräten mit dem Intel Curie-Modul zum Einsatz kommen. Das Segment Unterhaltungselektronik wird im gesamten Prognosezeitraum über die Hälfte des weltweiten Umsatzes generieren. Dies ist auf das dynamische Wachstum der Elektronikindustrie und die Integration von IoT- und KI-basierten Technologien in Unterhaltungselektronik zurückzuführen.

Die Anwendungsbereiche neuromorpher Computer haben sich im Automobilsektor aufgrund von Vorteilen wie erweiterter Funktionalität, verbesserter Zuverlässigkeit, automatisierten Funktionen und optimierter Wärmeableitung deutlich erweitert. Sie finden breite Anwendung in autonomen Fahrzeugen, Infotainmentsystemen und elektronischen Steuergeräten. Darüber hinaus wird für die Automobilindustrie im Prognosezeitraum das stärkste Wachstum erwartet, bedingt durch die Entwicklung von Automobilprozessoren für vernetzte und autonome Fahrzeuge.

Regionale Einblicke

Markttrend in Nordamerika

Nordamerika ist der bedeutendste Marktteilnehmer im globalen Markt für neuromorphes Computing und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich ein jährliches Wachstum von 26,3 % verzeichnen. Die Dominanz dieser Region ist auf die starke Präsenz wichtiger Marktteilnehmer wie General Vision Inc., IBM Corporation, Intel Corporation und HRL Laboratories LLC zurückzuführen, die aktiv an der Entwicklung neuromorpher Chips beteiligt sind. Unternehmen wie IBM Corporation und HRL Laboratories LLC haben von DARPA Fördermittel für Fortschritte im Bereich neuromorphes Computing erhalten. Darüber hinaus sind die USA und Kanada, die als Vorreiter in der Anwendung neuromorpher Computersysteme gelten, führend in diesem Bereich.

Einer der wichtigsten Trends in diesem Bereich ist der Einsatz von KI für Sprach- und Computersteuerung.SpracherkennungSo lieferte beispielsweise das US-amerikanische KI-Unternehmen Globalme Localization Inc. die Sammlung von Akzent- und Dialektaufnahmen an Sonos Inc., einen ebenfalls in den USA ansässigen Audiohersteller. Sonos Inc. integrierte seine drahtlosen Lautsprecher in Smart-Home-Systeme, indem es Sprach- und Akzentdaten aus drei Ländern sammelte. Diese Integration ermöglichte die Feinabstimmung der Spracherkennungs-Engines und verbesserte so das Spracherlebnis.

Wachstum des asiatisch-pazifischen Marktes

Für den asiatisch-pazifischen Raum wird im Prognosezeitraum ein durchschnittliches jährliches Wachstum von 28,6 % erwartet. Dieser Raum dürfte das höchste Wachstum aufweisen. Dieses Wachstum ist auf den rasant steigenden Konsum intelligenter elektronischer Geräte, schnelle technologische Fortschritte und die zunehmende Bedeutung sozialer Netzwerke in Schwellenländern wie Indien und China zurückzuführen. Die steigende Anzahl intelligenter Geräte erhöht den Bedarf an Daten- und Signalverarbeitungssystemen. Darüber hinaus dürften die zunehmenden Anwendungen der Gesichtserkennung in Überwachungs- und Sicherheitssystemen in China das Marktwachstum in der Region weiter ankurbeln. Beispielsweise hat die chinesische Regierung landesweit die Registrierung mit Klarnamen eingeführt, wonach die Einwohner ihren amtlichen Personalausweis mit einem Online-Konto verknüpfen müssen. Solche Maßnahmen verstärken die Nutzung von Datenverarbeitungsanwendungen im ganzen Land.

Wachstum des europäischen Marktes

Europa Es wird erwartet, dass der Markt im Prognosezeitraum ein deutliches Wachstum verzeichnen wird. Die zunehmenden Entwicklungen bei Technologien zur Hinderniserkennung im Automobilbereich dürften das Marktwachstum im europäischen Automobilsektor im Prognosezeitraum ankurbeln. Darüber hinaus eröffnet der verstärkte Einsatz von Biometrie in europäischen Ländern ein völlig neues Anwendungsgebiet für Bildverarbeitungsanwendungen im Bereich des neuromorphen Rechnens.

Inder Nahe Osten und AfrikaSteigende Investitionen in die Überwachungs- und Telekommunikationsbranche haben den Bedarf an Bild- und Datenverarbeitungsanwendungen erhöht und damit in den kommenden Jahren ein hohes Wachstumspotenzial für den Markt geschaffen. So haben beispielsweise mehrere afrikanische Länder, darunter Kenia und Uganda, Infrastruktur und Finanzmittel von chinesischen Unternehmen, darunter Huawei Technologies Co., Ltd., erhalten, um ihre Überwachungs- und Telekommunikationsinfrastruktur auszubauen.