主なハイライト

• 知的技術の出現により、スマートセンサーは自動車、エレクトロニクス、医療などの多くの消費者向け産業で使用されています。神経形チップ市場の増加は、巨額の研究開発投資やハードウェア設計の複雑性の増加にもかかわらず、開発のペースが遅いため、妨げられています。

この地域では、医療、海軍、防衛などの幅広いエンドカスタマーに向けてニューロモーフィックチップを導入することが可能です。現在のディープラーニング戦略と関連するハードウェアは、ムーアの法則の経済性を含む多くの障害に直面しており、AI分野で競争することが非常に難しくなっており、競争が制限されています。

• 一方、市場は追加のリアルタイム音声の人気と翻訳性能、リアルタイムのビデオ理解、ロボットや車両のためのリアルタイムビューを必要としています。いくつかのプログラムは、感知と計算を組み合わせた追加の知能を必要としています。

神経形チップセットの採用を促進する主な特徴には、低消費電力、確率的操作、パターン認識、故障耐性、高速計算、スケーラビリティが含まれます。チップ上でニューロンをエミュレートする概念は、操作を改善し、ビジネスの意思決定をコスト効果的で信頼性の高いものにするはずです。

• COVID-19の流行は、前例のない状況を生み出し、世界中で多くの死亡者と地域社会への感染のリスクをもたらしました。このため、胸部CTスキャンや胸部X線などのさまざまな医療的に証明された方法を通じて、病気を初期段階で検出するための緊急措置が必要となりました。このような放射線画像を分析するための深層学習モデルの開発は、コンピュータベースの医療画像分析においてよく知られた手法です。

人工知能（AI）は企業の大規模な投資を受けており、チップ市場は市場からの関心と注目を集めています。エンドユーザーはすでに多くのアプリケーションを採用しており、短期的には多数の新たなアプリケーションが期待されています。
AIアクセラレーターは、CPUのコンピューティング制限のため、地域をリードしています。利用可能なAIアクセラレーターは、GPU、特定用途向け集積回路（ASIC）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）です。GPUは多くの並列処理コアを持っており、AIのトレーニングと推論処理において大きな優位性を与えています。
神経形態チップは、並列処理、エネルギー効率、パフォーマンスの観点から主要な選択肢になると予想されています。これらのチップは、AI推論とトレーニングの両方をリアルタイムで処理することができます。さらに、神経形態チップによるエッジトレーニングも可能です。しかし、学習方法論は精度を向上させる必要があります。
神経形態学的ハードウェアは、センサー、コンピューティング、記憶分野からの追求と願望の収束により、研究室を出ています。共同事業が形成され、欧州連合のヒューマンブレインを含む10年にわたる調査プロジェクトが開始されています。
神経形態学的認識と計算は、AIの現在の多くの問題を解決し、今後数十年にわたる新しいアプリケーションを開くことができます。研究と革新のエコシステムを持つヨーロッパは、科学の文化を進め、技術の機会を活用するために良い位置にあります。

イギリスはニューロモーフィックチップの成長を記録する

• 欧州地域、主にイギリスは、政府のプロジェクトやベンダーからの投資などにより、神経形態チップの成長を目にすることが期待されています。いくつかの長期研究プロジェクトが神経形態技術の進歩のための協力を引き寄せています。また、イタリア、ドイツ、フランス、ポルトガルなどの他の国々も、さまざまなビジネス分野で神経形態チップの成長を改善することに焦点を当てています。

また、H2020の欧州連合の研究と革新プログラムによって資金提供されたNeurONN研究プロジェクトは、「エネルギー効率の良い生物模倣デバイスが脳のようなコンピューティングへの道を加速する」という主題を持ち、一部の著名な欧州の研究および学術機関を集めました。このプロジェクトは36か月の期間（2020年1月 - 2022年12月）で計画されています。
地域のローカルベンダーは、市場のさまざまなベンチャーキャピタリストからの資金提供を通じて、ニューロモルフィックチップの開発にも注力しています。このような投資は、イノベーションの観点から市場を形成すると期待されています。
イギリスのマンチェスター大学の高度プロセッサ技術グループは、SpiNNakerと呼ばれる低級スーパーコンピュータで運営されています。これはスパイキングニューラルネットワークアーキテクチャを表しています。これは、いわゆる皮質マイクロサーキットを刺激し、その後人間の脳皮質を刺激し、アルツハイマー病のような複雑な病気を認識するのを助けると考えられています。
イギリスのチップAIとストラスクライド大学による研究では、データ主導の世界において大量のデータを処理する能力が重要であることがわかりました。パターン認識や画像分類といった重要なタスクは、脳や人工ニューラルネットワーク（ANN）の物理的実装を目指すニューロモルフィック計算アプローチに触発されたANNに非常に適しています。

• 2021年8月: IBMコーポレーションは、リアルタイムでの詐欺防止に役立つエンタープライズワークロード向けに設計された新しいIBM AI Telumプロセッサの詳細を発表しました。Telumは、トランザクション内のAI推論のための組み込みアクセラレーションが含まれる初めてのIBMプロセッサです。


• 2021年9月 - インテルは第二世代の神経形態学研究用チップ「Loihi 2」と、神経刺激アプリケーションを開発するためのオープンソースソフトウェアフレームワーク「Lava」を追加しました。これの導入は、神経形態技術の進展に向けたインテルの継続的な取り組みを示しています。

• 1 イントロダクション

  • 1.1 調査の前提条件と市場の定義

  • 1.2 本調査の範囲

• 2 調査手法

• 3 エグゼクティブサマリー

• 4 市場力学

  • 4.1 市場概要

  • 4.2 業界魅力度 - ポーターのファイブフォース分析

    • 4.2.1 サプライヤーの交渉力

    • 4.2.2 買い手の交渉力

    • 4.2.3 新規参入の脅威

    • 4.2.4 代替品の脅威

    • 4.2.5 競合・競争状況の激しさ

  • 4.3 業界バリューチェーン分析

  • 4.4 Covid-19インパクト評価

  • 4.5 スーパーコンピュータ処理技術スナップショット

  • 4.6 市場の促進要因

    • 4.6.1 人工知能の開発

    • 4.6.2 Icsの小型化

    • 4.6.3 よりスマートなセンサーへの需要の高まり

  • 4.7 市場の抑制要因

• 5 市場セグメンテーション

  • 5.1 アプリケーション

    • 5.1.1 画像認識

    • 5.1.2 信号処理

    • 5.1.3 データ処理

    • 5.1.4 その他

  • 5.2 エンドユーザー

    • 5.2.1 航空・防衛

    • 5.2.2 自動車・輸送機械

    • 5.2.3 インダストリアルオートメーション

    • 5.2.4 ヘルスケア

    • 5.2.5 消費者業界

    • 5.2.6 その他

• 6 競合情勢

  • 6.1 企業プロファイル

    • 6.1.1 Intel Corporation

    • 6.1.2 Qualcomm Technologies, Inc

    • 6.1.3 IBM Corporation

    • 6.1.4 Samsung

    • 6.1.5 HRL Laboratories

    • 6.1.6 General Vision, Inc

    • 6.1.7 Lockheed Martin Corporation

    • 6.1.8 Innatera Nanosystems B.V

    • 6.1.9 Brain Corporation

    • 6.1.10 Vicarious FPC Inc

• 7 投資分析

• 8 市場機会と今後の動向