1 Scope of the Report
1.1 Market Introduction
1.2 Years Considered
1.3 Research Objectives
1.4 Market Research Methodology
1.5 Research Process and Data Source
1.6 Economic Indicators
1.7 Currency Considered
1.8 Market Estimation Caveats
2 Executive Summary
2.1 World Market Overview
2.1.1 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Annual Sales 2018-2029
2.1.2 World Current & Future Analysis for Self-Learning Neuromorphic Chip by Geographic Region, 2018, 2022 & 2029
2.1.3 World Current & Future Analysis for Self-Learning Neuromorphic Chip by Country/Region, 2018, 2022 & 2029
2.2 Self-Learning Neuromorphic Chip Segment by Type
2.2.1 Image Recognition
2.2.2 Signal Recognition
2.2.3 Data Mining
2.3 Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Type
2.3.1 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Sales Market Share by Type (2018-2023)
2.3.2 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Revenue and Market Share by Type (2018-2023)
2.3.3 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Sale Price by Type (2018-2023)
2.4 Self-Learning Neuromorphic Chip Segment by Application
2.4.1 Healthcare
2.4.2 Power & Energy
2.4.3 Automotive
2.4.4 Media & Entertainment
2.4.5 Aerospace & Defense
2.4.6 Smartphones
2.4.7 Consumer Electronics
2.4.8 Others
2.5 Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Application
2.5.1 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Sale Market Share by Application (2018-2023)
2.5.2 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Revenue and Market Share by Application (2018-2023)
2.5.3 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Sale Price by Application (2018-2023)
3 Global Self-Learning Neuromorphic Chip by Company
3.1 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Breakdown Data by Company
3.1.1 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Annual Sales by Company (2018-2023)
3.1.2 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Sales Market Share by Company (2018-2023)
3.2 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Annual Revenue by Company (2018-2023)
3.2.1 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Revenue by Company (2018-2023)
3.2.2 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Revenue Market Share by Company (2018-2023)
3.3 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Sale Price by Company
3.4 Key Manufacturers Self-Learning Neuromorphic Chip Producing Area Distribution, Sales Area, Product Type
3.4.1 Key Manufacturers Self-Learning Neuromorphic Chip Product Location Distribution
3.4.2 Players Self-Learning Neuromorphic Chip Products Offered
3.5 Market Concentration Rate Analysis
3.5.1 Competition Landscape Analysis
3.5.2 Concentration Ratio (CR3, CR5 and CR10) & (2018-2023)
3.6 New Products and Potential Entrants
3.7 Mergers & Acquisitions, Expansion
4 World Historic Review for Self-Learning Neuromorphic Chip by Geographic Region
4.1 World Historic Self-Learning Neuromorphic Chip Market Size by Geographic Region (2018-2023)
4.1.1 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Annual Sales by Geographic Region (2018-2023)
4.1.2 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Annual Revenue by Geographic Region (2018-2023)
4.2 World Historic Self-Learning Neuromorphic Chip Market Size by Country/Region (2018-2023)
4.2.1 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Annual Sales by Country/Region (2018-2023)
4.2.2 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Annual Revenue by Country/Region (2018-2023)
4.3 Americas Self-Learning Neuromorphic Chip Sales Growth
4.4 APAC Self-Learning Neuromorphic Chip Sales Growth
4.5 Europe Self-Learning Neuromorphic Chip Sales Growth
4.6 Middle East & Africa Self-Learning Neuromorphic Chip Sales Growth
5 Americas
5.1 Americas Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Country
5.1.1 Americas Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Country (2018-2023)
5.1.2 Americas Self-Learning Neuromorphic Chip Revenue by Country (2018-2023)
5.2 Americas Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Type
5.3 Americas Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Application
5.4 United States
5.5 Canada
5.6 Mexico
5.7 Brazil
6 APAC
6.1 APAC Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Region
6.1.1 APAC Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Region (2018-2023)
6.1.2 APAC Self-Learning Neuromorphic Chip Revenue by Region (2018-2023)
6.2 APAC Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Type
6.3 APAC Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Application
6.4 China
6.5 Japan
6.6 South Korea
6.7 Southeast Asia
6.8 India
6.9 Australia
6.10 China Taiwan
7 Europe
7.1 Europe Self-Learning Neuromorphic Chip by Country
7.1.1 Europe Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Country (2018-2023)
7.1.2 Europe Self-Learning Neuromorphic Chip Revenue by Country (2018-2023)
7.2 Europe Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Type
7.3 Europe Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Application
7.4 Germany
7.5 France
7.6 UK
7.7 Italy
7.8 Russia
8 Middle East & Africa
8.1 Middle East & Africa Self-Learning Neuromorphic Chip by Country
8.1.1 Middle East & Africa Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Country (2018-2023)
8.1.2 Middle East & Africa Self-Learning Neuromorphic Chip Revenue by Country (2018-2023)
8.2 Middle East & Africa Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Type
8.3 Middle East & Africa Self-Learning Neuromorphic Chip Sales by Application
8.4 Egypt
8.5 South Africa
8.6 Israel
8.7 Turkey
8.8 GCC Countries
9 Market Drivers, Challenges and Trends
9.1 Market Drivers & Growth Opportunities
9.2 Market Challenges & Risks
9.3 Industry Trends
10 Manufacturing Cost Structure Analysis
10.1 Raw Material and Suppliers
10.2 Manufacturing Cost Structure Analysis of Self-Learning Neuromorphic Chip
10.3 Manufacturing Process Analysis of Self-Learning Neuromorphic Chip
10.4 Industry Chain Structure of Self-Learning Neuromorphic Chip
11 Marketing, Distributors and Customer
11.1 Sales Channel
11.1.1 Direct Channels
11.1.2 Indirect Channels
11.2 Self-Learning Neuromorphic Chip Distributors
11.3 Self-Learning Neuromorphic Chip Customer
12 World Forecast Review for Self-Learning Neuromorphic Chip by Geographic Region
12.1 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Market Size Forecast by Region
12.1.1 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Forecast by Region (2024-2029)
12.1.2 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Annual Revenue Forecast by Region (2024-2029)
12.2 Americas Forecast by Country
12.3 APAC Forecast by Region
12.4 Europe Forecast by Country
12.5 Middle East & Africa Forecast by Country
12.6 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Forecast by Type
12.7 Global Self-Learning Neuromorphic Chip Forecast by Application
13 Key Players Analysis
13.1 IBM (US)
13.1.1 IBM (US) Company Information
13.1.2 IBM (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Product Portfolios and Specifications
13.1.3 IBM (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.1.4 IBM (US) Main Business Overview
13.1.5 IBM (US) Latest Developments
13.2 Qualcomm (US)
13.2.1 Qualcomm (US) Company Information
13.2.2 Qualcomm (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Product Portfolios and Specifications
13.2.3 Qualcomm (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.2.4 Qualcomm (US) Main Business Overview
13.2.5 Qualcomm (US) Latest Developments
13.3 HRL Laboratories (US)
13.3.1 HRL Laboratories (US) Company Information
13.3.2 HRL Laboratories (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Product Portfolios and Specifications
13.3.3 HRL Laboratories (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.3.4 HRL Laboratories (US) Main Business Overview
13.3.5 HRL Laboratories (US) Latest Developments
13.4 General Vision (US)
13.4.1 General Vision (US) Company Information
13.4.2 General Vision (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Product Portfolios and Specifications
13.4.3 General Vision (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.4.4 General Vision (US) Main Business Overview
13.4.5 General Vision (US) Latest Developments
13.5 Numenta (US)
13.5.1 Numenta (US) Company Information
13.5.2 Numenta (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Product Portfolios and Specifications
13.5.3 Numenta (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.5.4 Numenta (US) Main Business Overview
13.5.5 Numenta (US) Latest Developments
13.6 Hewlett-Packard (US)
13.6.1 Hewlett-Packard (US) Company Information
13.6.2 Hewlett-Packard (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Product Portfolios and Specifications
13.6.3 Hewlett-Packard (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.6.4 Hewlett-Packard (US) Main Business Overview
13.6.5 Hewlett-Packard (US) Latest Developments
13.7 Samsung Group (South Korea)
13.7.1 Samsung Group (South Korea) Company Information
13.7.2 Samsung Group (South Korea) Self-Learning Neuromorphic Chip Product Portfolios and Specifications
13.7.3 Samsung Group (South Korea) Self-Learning Neuromorphic Chip Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.7.4 Samsung Group (South Korea) Main Business Overview
13.7.5 Samsung Group (South Korea) Latest Developments
13.8 Intel Corporation (US)
13.8.1 Intel Corporation (US) Company Information
13.8.2 Intel Corporation (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Product Portfolios and Specifications
13.8.3 Intel Corporation (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.8.4 Intel Corporation (US) Main Business Overview
13.8.5 Intel Corporation (US) Latest Developments
13.9 Applied Brain Research Inc. (US)
13.9.1 Applied Brain Research Inc. (US) Company Information
13.9.2 Applied Brain Research Inc. (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Product Portfolios and Specifications
13.9.3 Applied Brain Research Inc. (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.9.4 Applied Brain Research Inc. (US) Main Business Overview
13.9.5 Applied Brain Research Inc. (US) Latest Developments
13.10 Brainchip Holdings Ltd. (US)
13.10.1 Brainchip Holdings Ltd. (US) Company Information
13.10.2 Brainchip Holdings Ltd. (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Product Portfolios and Specifications
13.10.3 Brainchip Holdings Ltd. (US) Self-Learning Neuromorphic Chip Sales, Revenue, Price and Gross Margin (2018-2023)
13.10.4 Brainchip Holdings Ltd. (US) Main Business Overview
13.10.5 Brainchip Holdings Ltd. (US) Latest Developments
14 Research Findings and Conclusion
| ※参考情報 自己学習脳型チップ（Self-Learning Neuromorphic Chip）は、神経科学と人工知能（AI）の分野を融合させた先進的な計算アーキテクチャです。このチップは、生物の脳が情報を処理するメカニズムを模倣することを目指しており、従来のコンピュータでは実現が難しい自己学習能力や適応能力を持っています。 まず、自己学習脳型チップの基本的な定義について考えます。このチップは、脳のニューロンとシナプスの動作を模倣することで、データを取り込み、解析し、経験から学習する能力を持ちます。従来のコンピュータ・アーキテクチャでは取り扱えないような、非定型かつ複雑な問題を解決するために設計されています。主にスパースなデータやリアルタイムの処理が必要な用途においてその能力を発揮します。 次に、自己学習脳型チップの特徴を探ります。まず一つ目は、並列処理能力です。生物の脳が多くのニューロンを同時に活用して情報を処理するのと同様に、このチップも数千から数百万のニューロンを同時に利用し、大量のデータを高速に処理できる能力を持っています。さらに、低消費電力で動作することができるため、持続可能な技術として期待されています。 二つ目の特徴は、自己適応性です。このチップは、環境の変化や新たな経験によってその処理方法を自己学習し、最適化することができます。従来のAIでは、モデルをトレーニングするために大量のデータを必要としますが、自己学習脳型チップは、それに比べて少ないデータからでも効果的に学習を行うことが可能です。 三つ目は、スパースな情報処理の能力です。脳は重要な情報に焦点を当てて非重要な情報を除外する能力があります。この特性を真似て、自己学習脳型チップは、データの中から有益な情報を抽出し、効率的に学習します。 自己学習脳型チップには、いくつかの種類があります。一つは、スパイキングニューロンネットワーク（Spiking Neural Networks, SNN）に基づくアーキテクチャです。SNNは、ニューロンが情報をスパイクとして送信する方式で、これにより時間軸を持った情報処理が可能になります。SNNは、実際の脳に近い動作をするため、ロボティクスや認知機能のシミュレーションに効果的です。 また、自己学習脳型チップには、特定のアプリケーションに特化したモデルや、一般的な機械学習アルゴリズムを用いた汎用モデルも存在します。特化型チップは、特定のタスクや問題解決に特化することで、性能を最大化することができます。 自己学習脳型チップの用途は非常に多岐にわたります。医療分野では、画像診断や疾病予測のためのデータ解析に利用されることが期待されています。例えば、医療用画像から病変を自動で検出したり、患者のデータを分析して早期の症状を見つけることに役立つでしょう。 また、自動運転車やロボット工学でも、環境認識や状況判断のために活用される可能性があります。自己学習脳型チップは、リアルタイムで変化する環境に適応し、障害物を避ける判断を、従来よりも迅速かつ正確に行えるような能力を持つため、これらの分野での利用が期待されています。 さらには、スマートデバイスやIoT（Internet of Things）機器への応用も進行中です。例えば、ウェアラブルデバイスは、ユーザーの行動パターンを学習し、個々人に合わせた健康マネジメントを行うといった使い方が考えられます。また、スマートホーム技術においても、住人の習慣を学習して制御するスマートなシステムが期待されています。 自己学習脳型チップに関連する技術には、ハードウェアとソフトウェアの両面において多くの進展があります。ハードウェア面では、エッジコンピューティングに最適化された構造や、メモリ集約型のアーキテクチャがあります。これにより、高速なデータ処理とリアルタイムの解析が可能になります。 ソフトウェア面では、自己学習アルゴリズムの進展が注目されています。強化学習や強化学習ベースのアルゴリズムは、自己学習脳型チップの特性と密接に関連しており、環境との相互作用によって学ぶ能力を高めています。また、深層学習（ディープラーニング）とも組み合わせることで、さらに強力なアプリケーションが開発されています。 最後に、自己学習脳型チップは、持続可能な人工知能の未来をリードする可能性を持っています。従来のAIシステムは、大量のデータや計算リソースを必要とし、環境への影響が懸念されていますが、自己学習脳型チップは、より効率的な方法で学習を行い、エネルギー消費を抑えることができるという利点があります。 このように、自己学習脳型チップは、革新的な技術であり、今後の情報処理やAIの発展において重要な役割を果たすことが期待されています。その自己学習能力、並列処理、適応性は、さまざまな分野での応用において新たな可能性を開き、私たちの日常生活や産業のあり方を変える力を秘めています。 |
