Quantum Machine Learning Tamanho do mercado, compartilhamento e análise da indústria, por componente (hardware e software), por implantação (local e baseado em nuvem), pela indústria (BFSI, saúde, energia e serviços públicos, automotivo e outros (fabricação) e previsão regional até 2032

O mercado global de aprendizado de máquina quântica está crescendo significativamente à medida que as tecnologias de computação quântica estão sendo usadas para aprimorar os modelos de aprendizado de máquina, fornecendo melhorias exponenciais na velocidade de computação e precisão do modelo. Além das capacidades dos algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina, o aprendizado de máquina quântica facilita o processamento de dados em tempo real, aprimora a identificação de padrões e ajuda na solução de problemas de otimização. Para aumentar a eficiência operacional e abrir novas perspectivas, os principais setores, como fabricação, saúde, BFSI e automotivo, estão implementando QML (Quantum Machine Learning).

Impacto da IA ​​generativa no mercado global de aprendizado de máquina quântica

A IA generativa está alterando o aprendizado de máquina quântica automatizando a geração de modelos quânticos, melhorando a correção de erros de qubit e acelerando a otimização do algoritmo. O uso de IA generativa permite que os sistemas quânticos se auto-aprendizam e aumentem a precisão sem exigir muita intervenção humana.

• Em agosto de 2024, a IBM anunciou um investimento em US $ 600 milhões em sistemas quânticos generativos de IA, o que aumentará a eficiência preditiva da análise em 40%.

Driver de mercado de aprendizado de máquina quântica

Os volumes de dados explodindo exigem soluções de processamento mais rápidas e inteligentes

À medida que as organizações de todos os setores geram grandes quantidades de dados, a demanda por processamento de dados mais rápido e preciso cresce exponencialmente. Os modelos tradicionais de aprendizado de máquina às vezes sofrem de escalabilidade e velocidade de processamento, principalmente para aplicações complicadas, como modelagem financeira ou diagnóstico de assistência médica.

O Quantum Machine Learning fornece uma solução analisando conjuntos de dados maciços em tempo real, permitindo que as organizações façam julgamentos mais oportunos e precisos.

• Em setembro de 2024, o JPMorgan Chase investiu US $ 500 milhões em tecnologia quântica com o objetivo de melhorar o gerenciamento de riscos e as capacidades de negociação em tempo real.

Essa tendência destaca como o aprendizado de máquina quântica aborda os problemas criados pela explosão de dados, proporcionando às empresas uma vantagem crucial em indústrias altamente competitivas.

Quantum Machine Learning Reache

Altos custos de desenvolvimento e acessibilidade limitada de hardware adoção lenta

O hardware quântico ainda está no estágio experimental e são necessários custos substanciais para construí -lo e mantê -lo. Os sistemas especializados de infraestrutura e refrigeração necessários para os computadores quânticos limitam sua disponibilidade a apenas algumas grandes empresas e instituições de pesquisa.

• Em junho de 2024, de acordo com o setor, apenas 25% das organizações relataram integrar soluções quânticas devido a preços altos, enquanto muitas pequenas e médias empresas (PME) usam modelos híbridos para preencher a lacuna entre a computação clássica e quântica.

Esse acesso restrito à infraestrutura quântica limita a captação, principalmente em locais com ecossistemas de tecnologia fracos.

Quantum Machine Learning Market Opportunity

Mudar em direção a plataformas quânticas baseadas em nuvem democratiza o acesso

A ascensão do Quantum como Serviço (QAAS) em plataformas em nuvem reduziu as barreiras de entrada, permitindo que as empresas experimentem algoritmos quânticos sem investir muito em infraestrutura. As plataformas quânticas da nuvem fornecem escalabilidade sob demanda, permitindo que as empresas executem cargas de trabalho quânticas, conforme necessário.

• Em julho de 2024, a Amazon Bracket anunciou um crescimento de 30% nas assinaturas de QAAS, impulsionado pelo aumento da demanda de indústrias, incluindo automotivo, varejo e medicamentos.

Da mesma forma, o Google Cloud incluiu o aprendizado de máquina quântica em sua plataforma, melhorando as ferramentas de otimização orientadas pela IA usadas pelas empresas de logística. As plataformas quânticas em nuvem estão tornando as tecnologias inovadoras mais acessíveis a uma variedade maior de organizações, impulsionando o crescimento do mercado.

Segmentação

Insights principais

O relatório abrange as seguintes informações importantes:

• Micro Macro Economic Indicadores
• Motoristas, restrições, tendências e oportunidades
• Estratégias de negócios adotadas pelos principais players
• Impacto do mercado generativo de aprendizado de máquina quântica onglobal
• Análise SWOT consolidada dos principais players

Análise por componente:

Por componente, o mercado é dividido em hardware e software.

Os computadores quânticos são mais comumente usados ​​para o aprendizado de máquina quântica, enquanto as soluções de software permitem que as organizações criem e implementem algoritmos quânticos. O software é crucial para a ponte da lacuna de usabilidade, especialmente neste momento em que o hardware quântico totalmente funcional ainda está em desenvolvimento.

• Em março de 2024, a Microsoft prometeu US $ 400 milhões para criar soluções híbridas que misturam infraestrutura tradicional e quântica. Esses sistemas híbridos oferecem às organizações acesso precoce a benefícios quânticos sem precisar esperar pela implantação de hardware em larga escala.

Devido à sinergia entre hardware e software, as empresas sem acesso direto a computadores quânticos podem, no entanto, investigar o potencial do aprendizado de máquina quântica.

Análise por implantação:

Por implantação, o mercado é dividido em local e baseado em nuvem.

Os sistemas quânticos no local são usados ​​principalmente em defesa e bancos para segurança de dados. No entanto, a implantação baseada em nuvem está ganhando popularidade devido à sua flexibilidade e custo-efetividade.

• Em junho de 2024, o Google Quantum AI apresentou uma plataforma QML baseada em nuvem que reduziu os tempos de treinamento do modelo em 60%, atraindo clientes significativos nos setores automotivo e de varejo.

A capacidade de instalar soluções quânticas através da nuvem permite que pequenas empresas experimentem o QML sem fazer grandes investimentos iniciais.

Análise pela indústria:

Na indústria, o mercado é dividido em BFSI, saúde, energia e serviços públicos, automotivo e outros (fabricação).

O Quantum Machine Learning (QML) está impulsionando uma revolução nas principais indústrias, permitindo um processamento, otimização de dados mais rápidos e a tomada de decisão mais precisa. As instituições financeiras do setor da BFSI estão utilizando QML para melhorar os sistemas de gerenciamento de portfólio, avaliações de crédito, detecção de fraude e gerenciamento de riscos tiveram melhorias consideráveis. Na área da saúde, o QML acelera o desenvolvimento de medicamentos simulando com eficiência interações moleculares, melhorando simultaneamente a pesquisa genômica para tratamentos personalizados. O setor automobilístico usa QML para otimizar a logística, aprimorar o planejamento de rotas e melhorar as operações da cadeia de suprimentos, resultando em maior eficiência geral. Na fabricação, a QML ajuda a desenvolver materiais avançados, otimiza os processos de produção, minimiza o desperdício e permite a manutenção preditiva, reduzindo o tempo de inatividade e as despesas operacionais. Juntos, esses desenvolvimentos demonstram como o QML está abrindo novas possibilidades e tornando as tarefas complexas mais eficientes.

Análise Regional

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Em termos de geografia, o mercado global é segmentado na América do Norte, Europa, Ásia -Pacífico, América do Sul e Oriente Médio e África.

Os EUA e o Canadá dominam o negócio da QML devido ao financiamento substancial do governo e à inovação do setor privado.

• Em 2024, a Lei Nacional de Iniciativa Quântica, bem como um compromisso de US $ 1,2 bilhão dos EUA, está impulsionando a pesquisa quântica de hardware e aprendizado de máquina.

Empresas como IBM e Google Quantum AI estão impulsionando a comercialização, enquanto os sistemas de ondas D do Canadá são um participante de destaque nas soluções de otimização e criptografia. As interações acadêmicas na região reforçam a liderança da América do Norte.

Os países europeus, liderados pela Alemanha, França e pelo Reino Unido, estão desenvolvendo ecossistemas quânticos por meio de colaborações público-privadas.

• Em abril de 2024, a Alemanha investiu 300 milhões de euros em redes de comunicação quântica segura para fornecer soluções compatíveis com GDPR.

Empresas, como Atos e Siemens, estão avançando na QML em indústrias, incluindo assistência médica, logística e energia. A ênfase da Europa na soberania e conformidade da Europa impulsiona a adoção em empresas regulamentadas.

China, Japão e Índia estão emergindo como grandes atores da QML. O programa digital da Índia da Índia promove a pesquisa quântica e incentiva colaborações entre academia e indústria. O esforço da região pelo comércio eletrônico, cidades inteligentes e transformação digital estão impulsionando a crescente adoção das tecnologias QML.

• O Alibaba pretende investir US $ 2 bilhões em computação quântica até 2025, enquanto o Japão se concentra na integração da QML nas indústrias de fabricação e automotiva.

Os principais jogadores cobertos

• IBM Corporation (EUA)
• Google Quantum AI (EUA)
• Microsoft Corporation (EUA)
• Amazon Web Services (EUA)
• Computação Rigetti (EUA)
• Systems D-Wave (Canadá)
• Grupo Alibaba (China)
• Ionq (EUA)
• Atos SE (França)
• Xanadu Quantum Technologies (Canadá)

Desenvolvimento principal da indústria

• Março de 2024:A Accenture anunciou a criação de um centro de inovação focado no desenvolvimento de aplicações quânticas de aprendizado de máquina. A empresa está antecipando que, até o final de 2024, apoiará mais de 100 empresas na exploração e implementação de tecnologias quânticas adaptadas por elas para suas necessidades.
• Fevereiro de 2024:O Alibaba introduziu novas tecnologias de aprendizado de máquina quântica como parte de seu portfólio de serviços em nuvem. Essas tecnologias destinam -se a ajudar as organizações a usar a computação quântica para modelagem de dados e análises preditivas. O feedback inicial foi encorajador, com um aumento de 25% nas organizações usando essas tecnologias quânticas para análise de dados no primeiro trimestre de 2024.