Tamanho do tamanho do mercado de aprendizado de máquina, compartilhamento e análise de impacto CoVID-19, por componente (solução e serviços); Por aplicação (varejo, saúde, agricultura, fabricação e outros); e previsão regional, 2025-2032

O Tiny Machine Learning (TINYML) é um subconjunto de aprendizado de máquina que persegue aplicativos de aprendizado de máquina em dispositivos de baixa potência, como microcontroladores. É uma área de pesquisa em rápido crescimento que recentemente ganhou popularidade. O TINYML fornece várias vantagens, como baixa latência, baixo consumo de energia, privacidade e baixa largura de banda.

Embora o Tinyml seja um campo emergente, ele está em produção há anos. É usado em reconhecimento de gestos, detecção de áudio, ponto -chave, monitoramento da máquina, reconhecimento de objetos e classificação. Alguns exemplos de tinyml estão OK Google, Hey Siri, Alexa e outras palavras de vigília.

O crescimento do mercado é impulsionado pelo crescente número de dispositivos e avanços da IoT nas tecnologias de aprendizado de máquina. Além disso, menos consumo de energia auxilia os dispositivos TinyML a funcionarem desconectados nas baterias por um longo tempo enquanto executam aplicativos de ML na ponta. Melhora a produtividade dos sistemas de inteligência artificial de aprendizado profundo (IA), precisando de menos computação, menos dados e menos engenheiros para facilitar o grande mercado de AI de borda e IoT.

Por exemplo, a McKinsey afirma que 40% do valor anual criado pela análise é composto de técnicas de aprendizado de máquina profundo.

Impacto do Covid-19 no pequeno mercado de aprendizado de máquina

A Covid-19 impactou positivamente o mercado, com o número de aplicações de aprendizado de máquina aumentando amplamente no setor de saúde. O aprendizado de máquina é usado no setor de saúde para prever doenças e cuidar de pacientes com covid com precisão.

O TINYML foi usado como uma plataforma para enfrentar e combater a pandemia. Vários países usam inteligência artificial e aprendizado de máquina para rastrear, rastrear e entender casos covid. A pandemia testemunhou uma aceleração significativa na adoção de aplicações TINYML.

Por exemplo,

• De acordo com o relatório da Brookings Institution, os pesquisadores usaram imagens de câmera de CCTV e dados de geolocalização na Coréia do Sul para rastrear pacientes com covid.
• A start-up francesa, CLEY.IO, lançou um chatbot para as pessoas descobrirem sobre as comunicações dadas pelo governo no Covid-19.

No entanto, o mercado de IA de hardware interrompeu a cadeia de suprimentos, com restrições comerciais impostas a vários países. A receita global de chip de hardware da IA ​​da previsão de dados caiu 12% devido ao CoVID-19.

Insights principais

O relatório cobrirá as seguintes informações importantes:

• Micro Macro Economic Indicadores.
• Motoristas, restrições, tendências e oportunidades.
• Estratégias de negócios adotadas pelos jogadores.
• Impacto do Covid-19 no pequeno mercado de aprendizado de máquina.
• Análise SWOT consolidada dos principais players.

Análise por aplicação

Com base na aplicação, o mercado é segmentado em varejo, saúde, agricultura, fabricação e outros. O setor de saúde detém a participação máxima no mercado e deve crescer na taxa mais alta no período previsto. O crescimento segmentar é devido às aplicações crescentes do TINYML no setor de saúde. Pode ser usado no diagnóstico e detecção de doenças. Por exemplo,

• Fechoop, uma start-up de IA, usou TinyML e inteligência artificial para identificar aqueles com maior risco de complicações graves do Covid-19.
• A Bluedot, uma start-up canadense, usou algoritmos de IA e aprendizado de máquina para detectar surtos de doenças.

Análise Regional

Para obter insights detalhados sobre o mercado, Descarregue para personalização

O mercado global de tinyml é dividido em cinco regiões: América do Norte, Europa, Ásia -Pacífico, Oriente Médio e África e América do Sul. A América do Norte detém a participação de mercado mais significativa devido à presença dos principais fornecedores de tecnologia nos países dos EUA e do Canadá. Além disso, a região lidera a adoção precoce de tecnologias avançadas, acelerando o crescimento do mercado. Há uma demanda crescente por essas soluções no setor automotivo. Ajuda em manutenção preditiva, gerenciamento da cadeia de suprimentos e controle de qualidade. Por exemplo,

• O Escorts Group implementou o aprendizado de máquina e as soluções de inteligência artificial para permitir o capital de giro a partir de inventários em seus negócios de máquinas agrícolas.
• A Mahindra & Mahindra usa a capacidade de segmentação dinâmica de Tinyml e Ai-i-i-iable para otimizar seus inventários de peças de reposição.

A distribuição do minúsculo mercado de aprendizado de máquina por região de origem é a seguinte:

• América do Norte - 49%
• Europa - 26%
• Ásia -Pacífico - 16%
• Oriente Médio e África - 6%
• América do Sul - 3%

Os principais jogadores cobertos

As principais empresas globais de mercado do TinyML incluem Google LLC, Microsoft Corporation, ARM, Stmicroelectronics, Cartesian, Meta Platforms, EdgeImpulse Inc., Indata Labs, Amazon Web Services, Databricks, Sciencesoft, Mobidev e outros.

Segmentação

Principais desenvolvimentos da indústria

• Em junho de 2022: Renesas Electronics Corporation, um fornecedor de soluções semicondutoras, adquiriu a Reality Analytics, Inc., um fornecedor de soluções de IA. Com essa aquisição, a Renesas Corporation pode acessar e utilizar as soluções de inteligência artificial e aprendizado de máquina (TINYML) da AI.
• Em janeiro de 2022: a Klika Tech, uma empresa de desenvolvimento de produtos e soluções baseada em IoT e em nuvem, ingressou na TinyML Foundation para aumentar o desenvolvimento da computação de borda com o aprendizado de máquina. A Klika Tech pode acessar a análise de dados no dispositivo através do aprendizado de máquina por meio dessa parceria.