Aprendizaje profundo (DL) Tamaño del mercado, participación e análisis de la industria, por componente (hardware (unidad de procesamiento central (CPU), unidad de procesamiento de gráficos (GPU), matriz de compuerta programable de campo (FPGA), circuito de integración específico de la aplicación (ASIC)) y software), por aplicación (reconocimiento de imágenes, minería de datos de datos, vigilancia de videos y diagnóstico, y otros), por industria (BFSI, Automotive, Automotive, AuthetCe, Automare, Autome, Automotive, Automotive, Autalter. y defensa, minorista y comercio electrónico, medios y entr

El tamaño del mercado global de aprendizaje profundo (DL) se valoró en USD 24.53 mil millones en 2024 y se prevé que crecerá de USD 34.28 mil millones en 2025 a USD 279.60 mil millones para 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual de 35.0% durante el período de pronóstico. América del Norte dominó el mercado global de aprendizaje profundo (DL) con una participación de 38.24% en 2024. Las redes neuronales se utilizan en el aprendizaje profundo (DL) para tareas comoProcesamiento del lenguaje natural, reconocimiento de voz y visión artificial. DL es un subcampo de inteligencia artificial que se centra más en imitar la función del cerebro y la máquina humanos. DL es uno de los campos de estudio e investigación más recientes y emergentes. Las mejoras recientes en DL son vehículos autónomos, asistencia virtual, acumulación de noticias, marketing digital, procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de imágenes y visual, etc.

Según el Informe del Estado de AI 2022, se estima que la inversión global en nuevas empresas de IA y escamas excede los USD 50 mil millones solo en 2023. Esto plantea grandes oportunidades de crecimiento para las nuevas empresas y unicornios de DL en todo el mundo.

La demanda de DL aumentó significativamente durante la pandemia Covid-19. Esto se debe al creciente interés en la asistencia de voz digital entre las generaciones más jóvenes y el aumento del enfoque en la realidad virtual y las tecnologías de realidad aumentada por parte de varios proveedores clave en todas las regiones. Por ejemplo,

• En julio de 2020, Tencent AI Lab y un grupo de científicos de salud pública china presentó un modelo basado en DL que podría predecir la probabilidad de que los pacientes con enfermedades con enfermedades con enfermedades graves y un grupo de científicos de salud pública china. El método por el cual el equipo desarrolló el modelo utilizando una cohorte de 1.590 pacientes de 575 centros médicos en China y validación adicional de 1.393 pacientes se describió en detalle en las comunicaciones de la naturaleza. Otros gigantes tecnológicos emprendieron iniciativas similares para contener el virus mortal. Alibaba, por ejemplo, desarrolló una herramienta con una supuesta tasa de precisión del 90% para que las instituciones pronosticen la propagación de Covid-19 usando ML/DL. Según Baidu, se dice que el algoritmo de código abierto para el análisis estructural viral es 120 veces más rápido que el método convencional.

Tendencias del mercado de aprendizaje profundo (DL)

Avances crecientes en la generación de imágenes basadas en IA y simulaciones basadas en texto para allanar el camino para el crecimiento del mercado

El rápido progreso en la generación de imágenes basada en IA y la simulación basada en texto está impulsando un crecimiento significativo en el mercado DL. Los algoritmos de IA, particularmente aquellos basados ​​en modelos generativos, como Gans (redes adversas generativas), han hecho avances notables en la creación de imágenes realistas, videos e incluso audio, estableciendo permanentemente altos estándares para las industrias de diseño, entretenimiento y marketing. Estos avances han mejorado la calidad del contenido generado y aceleraron la velocidad a la que se puede producir, reduciendo los recursos y el tiempo requeridos para las tareas creativas.

• Según Adobe, a partir de agosto de 2023, Dall-E 2 creó 916 millones de imágenes de IA, Adobe Firefly generó mil millones, Midjourney produjo 964 millones, mientras que los modelos estables basados ​​en difusión crearon 12.59 mil millones de imágenes. Ascendieron colectivamente a 15.47 mil millones de imágenes generadas por IA en Internet.

Además, las simulaciones basadas en texto impulsadas por modelos de procesamiento del lenguaje natural han permitido interacciones más matizadas y conscientes del contexto en entornos virtuales. Esta tecnología ha encontrado aplicaciones en juegos, educación y asistentes virtuales, mejorando la experiencia del usuario y habilitando simulaciones más realistas. Por ejemplo,

• En febrero de 2024, Operai lanzó SORA, un modelo de aprendizaje profundo que atrajo una atención significativa hacia la generación de videos y las simulaciones de video basadas en la IA. Este desarrollo aumentó las integraciones de aprendizaje profundo en modelos de simulación basados ​​en IA.

Con tales avances y una mayor adopción en una amplia gama de industrias, las tendencias de solución basadas en IA integradas en DL han realizado innovaciones significativas.

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Factores de crecimiento del mercado de aprendizaje profundo (DL)

Aumento de aplicaciones en el sector automotriz que probablemente impulse el crecimiento del mercado

Los productores de automóviles, como Tesla, Journey, Autox y otros, están utilizando tecnologías, incluido el aprendizaje automático,Análisis de datos grandes, inteligencia artificial y otros para hacer que sus vehículos estén más en línea con las solicitudes de sus clientes. Además, los sistemas expertos, los sistemas de gestión de bases de datos, la IA y el Internet de las cosas (IoT) han simplificado en gran medida tareas industriales.

Existen numerosos casos de uso automotriz para tecnologías DL. Por ejemplo, los sistemas DL han hecho un progreso significativo en la visión por computadora. Observar la entrada de una cámara, un telémetro láser y un controlador real, Pomerleau, una compañía canadiense, usó redes neuronales para entrenar automáticamente un vehículo para conducir.

Es probable que estos factores contribuyan al crecimiento del mercado de aprendizaje profundo.

Factores de restricción

Limitaciones técnicas y falta de precisión para impedir el progreso del mercado

La plataforma DL tiene una serie de ventajas que podrían ayudar al mercado a crecer. Sin embargo, ciertos parámetros de esta tecnología pueden impedir la expansión del mercado. Uno de los principales elementos limitantes de la plataforma DL son los algoritmos no desarrollados e inexactos. En Big Data y el aprendizaje automático, la precisión es crítica, y los algoritmos defectuosos pueden conducir a productos defectuosos. Para garantizar que los parámetros del sistema estén configurados correctamente y que el margen de error sea cercano o igual a cero, se requiere interacción humana. Las perspectivas del mercado pueden verse perjudicadas por este factor.

Además, la escasez global de profesionales de DL calificados crea dificultades para brindar servicios confiables y seguros a las organizaciones, impactando negativamente el crecimiento del mercado. Además, la falta de estándares y protocolos dentro de la industria a menudo conduce a inconsistencias y dificultades al implementar plataformas ML/DL, lo que perturban las operaciones comerciales perfectas. Se espera que estos factores obstaculicen el desarrollo del mercado.

Análisis de segmentación de mercado de aprendizaje profundo (DL)

Por análisis de componentes

El software DL se utilizará ampliamente para mejorar la potencia informática y la precisión

Según el componente, el mercado se bifurca en hardware y software. El segmento de hardware se divide aún más en la Unidad Central de Procesamiento (CPU), la Unidad de Procesamiento de Gráficos (GPU),Array de compuerta programable de campo (FPGA)y circuito integrado específico de aplicación (ASIC).

Se espera que el segmento de software domine el mercado durante el período de pronóstico. Un tipo de software de red neuronal, el software DL utiliza algoritmos para procesar datos y tomar decisiones. Grandes cantidades de datos se toman, analizan y utilizan este tipo de software para tomar predicciones o decisiones. Neural Designer, H2O.AI, Deeplearningkit, Microsoft Cognitive Toolkit, Keras y otros se encuentran entre el software DL más utilizado.

Además, BoxX y Nvidia han desarrollado estaciones de trabajo que pueden manejar la potencia de procesamiento requerida para construir modelos DL. Los usuarios pueden probar y mejorar sus modelos con la estación DGX de NVIDIA, lo que afirma que es comparable a cientos de servidores tradicionales. Con la ayuda de DL Frameworks, los productos de clase W de Boxx APEXX afirman ofrecer un procesamiento más potente y un rendimiento de la computadora confiable.

Por análisis de la aplicación

DL para encontrar un amplio uso en aplicaciones de reconocimiento de imágenes para hacer contenido en línea útil

Basado en la aplicación, el mercado está segmentado en reconocimiento de imagen, reconocimiento de señal, minería de datos,videovigilanciay diagnóstico, y otros (traducción automática, descubrimiento de fármacos).

El segmento de reconocimiento de imágenes está listo para tener en cuenta la mayor participación de mercado de aprendizaje profundo. Los sitios web de Fotografía y Video de Fotografía pueden usar DL para hacer que el contenido visual sea más descubierto para los usuarios. La tecnología también se puede utilizar en reconocimiento y búsqueda visual, lo que permite a los usuarios usar una imagen de referencia para buscar productos o imágenes similares. Además, DL se utiliza principalmente en el reconocimiento facial para la vigilancia y la seguridad, el análisis de imágenes médicas y la detección de imágenes en el análisis de redes sociales.

• En marzo de 2021, Facebook lanzó la solución DL auto-supervisada conocida como Seer. Esta solución puede aprender de cualquier grupo aleatorio de imágenes no etiquetadas en Internet y trabajar de forma independiente a través del conjunto de datos.

Por análisis de la industria

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Automotriz para liderar la mayor participación debido al aumento de las aplicaciones DL en automotriz

Por industria, el mercado se divide en BFSI, automotriz, atención médica, aeroespacial y defensa, comercio minorista y comercio electrónico, medios y entretenimiento, y otros (fabricación).

Automotive es actualmente el segmento principal en términos de participación de mercado. Desde sistemas avanzados de asistencia para conductores (ADA) y conducción autónoma hasta procesos de fabricación, ventas y posventa, DL ha demostrado un potencial significativo en la industria automotriz. Se están realizando diversas inversiones para mejorar la aplicación de DL en características de vehículos autónomos. Por ejemplo, Wayve, una startup con sede en Londres, recaudó USD 200 millones en enero de 2022. Como resultado, la organización podrá desarrollar métodos DL para capacitar y desarrollar una IA que pueda manejar situaciones de conducción desafiantes con facilidad.

Durante el período de pronóstico, el segmento minorista y de comercio electrónico experimentará un crecimiento significativo. Personalización, análisis de datos, precios dinámicos y motores de recomendación son todos usos deInteligencia artificial (IA) en el comercio minorista. Por ejemplo, las grandes marcas, como Zalando y ASOS, están creando departamentos completos para DL para aprender más sobre los clientes tan pronto como visiten sus sitios web. Además, muchas plataformas importantes de comercio electrónico, como Adobe Commerce y Salesforce Commerce Cloud, utilizan algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar experiencia superior al cliente (CX) y más profundos conocimientos de análisis.

El motor de recomendación de Amazon representa el 35% de las ventas anuales de la compañía, y el programa Smart Logistics de Alibaba ha reducido los errores de entrega en un 40%.

Ideas regionales

El alcance del mercado mundial se clasifica en cinco regiones, América del Norte, América del Sur, Europa, Oriente Medio y África y Asia Pacífico.

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El mercado en América del Norte representará la mayor participación de mercado durante el período de pronóstico. Se espera que la disponibilidad de una infraestructura de TI establecida y grandes inversiones en tecnologías emergentes, como DL y PNL, entre otros, impulsen el crecimiento del mercado en América del Norte.

• En abril de 2023, investigadores del Laboratorio Nacional de Oak Ridge National Laboratorio Nacional de Oak Ridge National Laboratorio Nacional de la Microscopía de la Microscopía de Electrones y Electrones de Electrón y la sonda de escaneo de extremo a extremo, inspirado en el aprendizaje automático.

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Se estima que Asia Pacífico registra la CAGR más alta durante 2025-2032. Creciente interés en la verificación de identidad y precisión y confiabilidad presentada por DL ​​envisión artificialEl marco puede actuar como un factor principal que contribuye al desarrollo del mercado regional. Las economías emergentes de la región, incluidas China, India y Filipinas, tienen un próspero ecosistema de inicio que es apoyado por una fuerza laboral calificada, que contribuirá a la expansión de la cuota de mercado regional.

Durante el período de pronóstico, el mercado en Europa experimentará una expansión significativa. Las tecnologías de IA son utilizadas por una variedad de empresas de la UE. Las tecnologías que automatizan varios flujos de trabajo o ayudan en la toma de decisiones (como la automatización de procesos robóticos de software basados ​​en IA), el aprendizaje automático (como DL) para el análisis de datos y las tecnologías que analizan el lenguaje escrito (como la minería de texto) se usaron ligeramente con mayor frecuencia. Según los datos de Eurostat, en 2021, cada una de estas tres tecnologías de IA fue utilizada por el 3% de las empresas en Europa.

Este mercado en Medio Oriente y África ha crecido como resultado de proyectos gubernamentales, computación en la nube, adopción generalizada de datos y avances tecnológicos. Las economías de Medio Oriente, particularmente Arabia Saudita y los Emiratos Árabes Unidos, se están expandiendo rápidamente, y sus ciudadanos valoran la tecnología y quieren usarla en el dialecto árabe local.

Debido al creciente número de nuevas empresas digitales en Brasil y al aumento de la inversión por parte de los principales actores, se anticipa que el mercado sudamericano se expandirá constantemente durante el período de pronóstico. Los países de América del Sur, incluidos Brasil, Argentina y Colombia, han desarrollado nuevas políticas de IA y estrategias coherentes para fomentar la adopción de tecnologías de vanguardia. Se anticipa que surgen oportunidades de mercado futuras en esta región.

Lista de empresas clave en el mercado de aprendizaje profundo (DL)

Los jugadores líderes, incluido Google Inc., busque la mejora de los productos para impulsar el crecimiento de su mercado

Las empresas en el mercado ofrecen soluciones automatizadas de inteligencia a máquina para acelerar el desarrollo de modelos de aprendizaje y reducir el tiempo de mercado. H2O.AI, Knime y Dataiku, entre otros recién llegados, también han ingresado al mercado y están ampliando con éxito el número de casos de uso de DL en todas las industrias.

• En noviembre de 2022, colaborando con Hackensack Meridian Health y otros proveedores significativos, H2O.AI amplió su presencia en el mercado de la IA de la salud. Uso de Hackensack Meridian Health deAprendizaje automático (ML)e inteligencia artificial (IA) para la atención al paciente y las operaciones de red fue ayudado por la extensa experiencia de dominio de H2O.AI.

Lista de empresas clave perfiladas:

• Advanced Micro Devices, Inc.(A NOSOTROS.)
• Clarifai, Inc. (EE. UU.)
• Nvidia Corporation(A NOSOTROS.)
• Google Inc. (EE. UU.)
• IBM Corporation(A NOSOTROS.)
• Intel Corporation(A NOSOTROS.)
• Microsoft Corporation(A NOSOTROS.)
• Amazon Web Services (EE. UU.)
• SAS Institute Inc. (A NOSOTROS.)
• Meta Platforms, Inc. (Facebook) (EE. UU.)

Desarrollos clave de la industria

• Febrero de 2024 -Cognitiv lanzó la primera plataforma de publicidad de aprendizaje profundo, redefiniendo la compra de medios para el futuro Cookieless con AI avanzada. La compañía experimentó un aumento de 7.5x en su base de clientes en 2023, mostrando la efectividad de sus soluciones de AD DL.
• Febrero de 2024 -Vantai se asoció con Bristol Myers Squibb para acelerar el descubrimiento de fármacos de pegamento molecular, combinando el conocimiento de Myser Squibb en la degradación de proteínas dirigidas con las capacidades de aprendizaje geométrico de aprendizaje geométrico de la compañía. La colaboración tuvo como objetivo desarrollar y descubrir nuevas terapias de molécula pequeña para objetivos terapéuticos de interés.
• Enero de 2024 -Fairplay Sports Media adquirió Quater4, una empresa de redes neuronales de aprendizaje profundo centrada en datos y predicciones de resultados deportivos. La adquisición tuvo como objetivo mejorar las marcas de la compañía, como SuperScommesse, OddsChecker y otros, integrando nuevas tecnologías y datos para jugadores, editores y operadores.
• Noviembre de 2023 -Sony Interactive Entertainment adquirió Isize, una compañía de tecnología especializada en IA, particularmente el aprendizaje profundo. El enfoque de Isize en "soluciones con IA para distribuir reservas de tasa de bits y mejoras de calidad para la industria de los medios y el entretenimiento" se alinea con los esfuerzos de la compañía para mejorar sus ofertas y tecnología.
• Huawei lanzó los modelos de almacenamiento de Oceanstor A310 AI, atendiendo a las demandas del aprendizaje profundo a gran escala. Esta solución ofreció almacenamiento optimizado para capacitación e inferencia de modelos industriales y básicos en modelos de escenarios segmentados.
• Junio ​​de 2023 -Sonic DL, una tecnología basada en DL desarrollada para acelerar la adquisición de imágenes dramáticamente en imágenes de resonancia magnética (MRI), fue lanzada por GE Healthcare después de la aprobación de la FDA. Los nuevos paradigmas de imágenes, como la resonancia magnética cardíaca de alta calidad en un solo latido del corazón, son posibles por Sonic DL.
• Mayo de 2023 -El software MVTEC GMBH, un productor de programación global para la visión artificial, envió la variante 23.05 de la programación de visión mecánica estándar Halcon. El nuevo lanzamiento se centra en las técnicas DL. El conteo profundo, un método basado en el aprendizaje profundo capaz de contar de manera robusta una gran cantidad de objetos, es la característica principal en esta variante.
• Mayo de 2023 -Google mejoró las herramientas de flujo de código abierto para acelerar el desarrollo del aprendizaje automático. La organización ha llevado a cabo una serie de actualizaciones de innovación de IA de código abierto (ML) y mejoras para el entorno de flujo de tensor en evolución. La suite Keras API, que agrega un conjunto de capacidades DL basadas en Python a la tecnología central de TensorFlow, es un componente esencial del ecosistema TensorFlow. Además, Google anunció dos nuevas herramientas de Keras, Kerasnlp para el procesamiento del lenguaje natural y las aplicaciones KERASCV para la visión por computadora (CV).
• Marzo de 2023 -Nvidia y Amazon Web Services, Inc. (AWS) formaron una colaboración de varias partes destinada a construir aplicaciones generativas de IA y mejorar la infraestructura de IA para capacitar modelos de lenguaje de gran lenguaje (LLM) cada vez más complejos.

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