Espera-se que o mercado de redes neurais artificiais acumule um valor de US $ 389 bilhões até 2030, registrando um CAGR de 20.5% Relatório da Market Research Future (MRFR)

Panorama do mercado

De acordo com um relatório de pesquisa abrangente da Market Research Future (MRFR), Informaçõesde mercado de rede neural artificial por tipo, aplicativo, componente e região - previsão até 2030 ", o mercado de rede neural artificial pode prosperar a uma taxa de 20,5% entre 2022 e 2030. O tamanho do mercado atingirá cerca de US $ 389 bilhões até o final do ano de 2030

Sinopse do mercado

O mercado de redes neurais artificiais está experimentando um rápido crescimento à medida que as indústrias em vários setores reconhecem o poder dos algoritmos inteligentes para resolver problemas complexos e fazer previsões precisas. As redes neurais artificiais (RNAs) são um tipo de modelo de aprendizado de máquina inspirado na estrutura e no funcionamento do cérebro humano. As RNA são constituídas por nós interligados, ou neurónios artificiais, que processam e transmitem informações, permitindo à rede aprender e tomar decisões.

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Um dos principais fatores que impulsionam o crescimento do mercado de redes neurais artificiais é a crescente demanda por análises avançadas de dados. As indústrias geram grandes quantidades de dados, e as organizações estão procurando maneiras de extrair informações valiosas desses dados para impulsionar a tomada de decisões e melhorar a eficiência operacional. As redes neurais artificiais são excelentes na análise de dados complexos e não estruturados, permitindo que as empresas descubram padrões, tendências e correlações que podem não ser aparentes através de métodos analíticos tradicionais.

Cenário competitivo do mercado:

As empresas afluentes no sector das Redes Neuronais Artificiais incluem

• Neural Technologies Limited
• IBM Corporation
• Neuro Dimension, Inc.
• Alyuda Research
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• Swift Key
• Starmind International AGA
• finiti
• Ward Systems Group, Inc
• LLC,
• Google Inc.
• Neuralware
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Intel Corporation
• Oracle Corporation

junho de 2021

A Google tem estado ativamente envolvida nas redes neuronais artificiais e lançou vários produtos e serviços no domínio da IA. O TensorFlow da Google, uma biblioteca de software de código aberto para aprendizagem automática, incluindo redes neurais, é amplamente utilizado pelos programadores. O TensorFlow tem sido objeto de várias actualizações e lançamentos e as datas específicas destes lançamentos podem variar.

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Mercado USP coberto:

Drivers de mercado:

Um dos fatores que contribuem para o crescimento do Mercado de Redes Neurais Artificiais são os avanços nos algoritmos de aprendizado profundo. O aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que se concentra no treinamento de redes neurais artificiais com várias camadas para aprender automaticamente representações hierárquicas de dados. Os algoritmos de aprendizagem profunda demonstraram um desempenho excecional em vários domínios, incluindo o reconhecimento de imagem e de voz, o processamento de linguagem natural e os veículos autónomos. Os avanços contínuos nas técnicas de aprendizagem profunda e a disponibilidade de grandes conjuntos de dados expandiram as aplicações das redes neuronais artificiais em todos os sectores.

Restrições de mercado:

A adoção de redes neurais artificiais também enfrenta certos fatores de restrição. Um desses factores é a necessidade de grande potência e recursos computacionais. O treino de redes neuronais complexas requer recursos computacionais significativos, incluindo hardware potente, como unidades de processamento gráfico (GPU) e acesso a infra-estruturas de computação em grande escala. O custo e a disponibilidade destes recursos podem colocar desafios, especialmente para organizações mais pequenas com orçamentos e recursos limitados.

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Análise COVID 19

A pandemia COVID-19 teve um impacto misto no mercado de redes neurais artificiais. Por um lado, a pandemia acelerou a adoção de redes neurais artificiais em certas indústrias. Por exemplo, no sector da saúde, as redes neuronais artificiais têm sido utilizadas para o diagnóstico da COVID-19, a descoberta de medicamentos e a previsão da propagação do vírus. Nas finanças, as redes neuronais artificiais foram utilizadas para a avaliação de riscos e a deteção de fraudes no contexto de condições económicas em rápida mutação.

Por outro lado, a pandemia também colocou desafios ao mercado. As perturbações causadas pelos confinamentos e restrições afectaram a capacidade das indústrias para investir em novas tecnologias e na implementação de soluções de redes neuronais artificiais. Além disso, a imprevisibilidade da pandemia dificultou o treino de redes neuronais em dados históricos, uma vez que os padrões e tendências se desviaram significativamente dos tempos pré-pandémicos.

Segmentação do mercado

Por tipo

O tipo no mercado inclui Rede Neural Artificial de Feedback, Rede Neural Artificial Feedforward, Outro

Por aplicação

Por aplicativo, o segmento inclui desenvolvimento de medicamentos, outros

Por componente

Por componente, o segmento inclui Software, Serviços, Outros

Perspetivas regionais

A América do Norte domina o mercado devido à presença de um grande número de intervenientes importantes, aos avanços tecnológicos e aos investimentos substanciais em actividades de investigação e desenvolvimento. Os Estados Unidos, em particular, detêm uma parte importante do mercado, impulsionado pela adoção de tecnologias ANN em indústrias como a saúde, finanças e automóvel.

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Na Europa, países como o Reino Unido, Alemanha e França estão a registar um crescimento substancial no mercado de RNA. O foco crescente em automação, aprendizado de máquina e soluções baseadas em IA está impulsionando a demanda por redes neurais artificiais na região. Além disso, a crescente adoção de tecnologias ANN em setores como manufatura, energia e varejo está alimentando ainda mais o crescimento do mercado.

A região da Ásia-Pacífico também está testemunhando uma expansão significativa do mercado, impulsionada principalmente por economias emergentes como China, Índia e Japão. A crescente digitalização, os rápidos avanços tecnológicos e os crescentes investimentos em IA e aprendizado de máquina estão contribuindo para o crescimento do mercado de RNA na região. Além disso, a presença de uma grande população e a crescente demanda por análises avançadas e soluções de modelagem preditiva estão impulsionando o crescimento do mercado.

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