Tamaño del mercado de aprendizaje profundo (DL), participación y análisis de la industria, por componente (hardware (unidad central de procesamiento (CPU), unidad de procesamiento de gráficos (GPU), matriz de puertas programables de campo (FPGA), circuito de integración de aplicaciones específicas (ASIC)) y Software), por aplicación (reconocimiento de imágenes, reconocimiento de señales, minería de datos, videovigilancia y diagnóstico, y otros), por industria (BFSI, automoción, atención sanitaria, aeroespacial y defensa, comercio minorista y Comercio electrónico, medios y entretenimiento, y ot

El tamaño del mercado mundial de aprendizaje profundo (DL) se valoró en 17,60 mil millones de dólares en 2023 y se prevé que crezca de 24,53 mil millones de dólares en 2024 a 298,38 mil millones de dólares en 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual del 36,7% durante el período previsto (2024-2032). . Las redes neuronales se utilizan en Deep Learning (DL) para tareas como procesamiento del lenguaje natural , reconocimiento de voz y visión artificial. DL es un subcampo de la Inteligencia Artificial que se centra más en imitar el cerebro humano y el funcionamiento de las máquinas. La 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 del lenguaje natural, reconocimiento visual y de imágenes, etc.

Según el Informe sobre el estado de la IA 2022, se estima que la inversión mundial en empresas emergentes y en expansión de IA superará los 50 mil millones de dólares solo en 2023. Esto genera enormes oportunidades de crecimiento para las empresas emergentes y los unicornios de DL en todo el mundo.

La demanda de DL aumentó significativamente durante la pandemia de COVID-19. Esto se debe al creciente interés en la asistencia de voz digital entre las generaciones más jóvenes y al creciente enfoque en las tecnologías de realidad virtual y 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 chinos de salud pública presentaron un modelo basado en DL que podría predecir la probabilidad de que los pacientes con COVID-19 sufran una enfermedad grave. El método mediante el cual el equipo desarrolló el modelo utilizando una cohorte de 1.590 pacientes de 575 centros médicos en China y una validación adicional de 1.393 pacientes se describió en detalle en Nature Communications. Otros gigantes tecnológicos de China 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 pronosticaran la propagación de COVID-19 utilizando 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 inteligencia artificial 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 de DL. Los algoritmos de IA, particularmente aquellos basados ​​en modelos generativos, como las GAN (Generative Adversarial Networks), han logrado avances notables en la creación de imágenes, videos e incluso audio realistas, estableciendo permanentemente altos estándares para las industrias del diseño, el entretenimiento y el marketing. Estos avances han mejorado la calidad del contenido generado y han acelerado la velocidad a la que se puede producir, reduciendo los recursos y el tiempo necesarios para las tareas creativas.

• Según Adobe, en 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. En conjunto, suman 15,47 mil millones de imágenes generadas por IA en Internet.

Además, las simulaciones basadas en texto impulsadas por modelos de procesamiento de 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 permitiendo simulaciones más realistas. Por ejemplo,

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

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

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Factores de crecimiento del mercado de aprendizaje profundo (DL)

El aumento de las aplicaciones en el sector automotriz probablemente impulsará el crecimiento del mercado

Los productores de automóviles, como Tesla, Journey, AutoX y otros, están utilizando tecnologías, incluido el aprendizaje automático, Análisis de big data , inteligencia artificial y otros para adecuar sus vehículos a las solicitudes de sus clientes. Además, los sistemas expertos, los sistemas de gestión de bases de datos, la inteligencia artificial y el Internet de las cosas (IoT) han simplificado enormemente las tareas industriales.

Existen numerosos casos de uso en automoción para las tecnologías DL. Por ejemplo, los sistemas DL han logrado recientemente avances significativos en la visión por computadora. Al observar la información procedente de una cámara, un telémetro láser y un conductor real, Pomerleau, una empresa canadiense, utilizó redes neuronales para entrenar automáticamente un vehículo para conducir.

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

FACTORES RESTRICTIVOS

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

La plataforma DL tiene una serie de ventajas que podrían ayudar a que el mercado crezca. 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 poco desarrollados y poco precisos. En Big Data y el aprendizaje automático, la precisión es fundamental y los algoritmos defectuosos pueden dar lugar 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 la interacción humana. Las perspectivas del mercado pueden verse perjudicadas por este factor.

Además, la escasez global de profesionales capacitados en DL crea dificultades para brindar servicios confiables y seguros a las organizaciones, lo que afecta negativamente el crecimiento del mercado. Además, la falta de estándares y protocolos dentro de la industria a menudo genera inconsistencias y dificultades al implementar plataformas ML/DL, perturbando así las operaciones comerciales fluidas. Se espera que estos factores obstaculicen el desarrollo del mercado.

Análisis de segmentación del mercado de aprendizaje profundo (DL)

Por análisis de componentes

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

Según los componentes, el mercado se divide en hardware y software. El segmento de hardware se divide a su vez en Unidad Central de Procesamiento (CPU), Unidad de Procesamiento de Gráficos (GPU), Matriz de puertas programables en campo (FPGA) y circuito integrado de aplicación específica (ASIC).

Se espera que el segmento de software domine el mercado durante el período de previsión. Un tipo de software de red neuronal, el software DL utiliza algoritmos para procesar datos y tomar decisiones. Este tipo de software recoge, analiza y utiliza grandes cantidades de datos para realizar predicciones o decisiones. Neural Designer, H2O.ai, DeepLearningKit, Microsoft Cognitive Toolkit, Keras y otros se encuentran entre los programas de DL más utilizados.

Además, Boxx y NVIDIA han desarrollado estaciones de trabajo que pueden manejar la potencia de procesamiento necesaria para construir modelos DL. Los usuarios pueden probar y mejorar sus modelos con la estación DGX de NVIDIA, que, según afirma, es comparable a cientos de servidores tradicionales. Con la ayuda de los marcos DL, los productos APEXX W-class de Boxx afirman ofrecer un procesamiento más potente y un rendimiento informático confiable.

Por análisis de aplicaciones

DL encontrará un amplio uso en aplicaciones de reconocimiento de imágenes para crear contenido útil en línea

Según la aplicación, el mercado se segmenta en reconocimiento de imágenes, reconocimiento de señales, minería de datos, videovigilancia y diagnóstico, y otros (traducción automática, descubrimiento de fármacos).

El segmento de reconocimiento de imágenes representará la mayor cuota de mercado de aprendizaje profundo. Los sitios web de fotografías y vídeos de archivo pueden utilizar DL para hacer que el contenido visual sea más reconocible para los usuarios. La tecnología también se puede utilizar en búsqueda y reconocimiento visual, lo que permite a los usuarios utilizar una imagen de referencia para buscar productos o imágenes similares. Además, DL se utiliza principalmente en reconocimiento facial para vigilancia y seguridad, análisis de imágenes médicas y detección de imágenes en análisis de redes sociales.

• En marzo de 2021, Facebook lanzó la solución DL autosupervisada conocida como SEER. Esta solución puede aprender de cualquier grupo aleatorio de imágenes sin etiquetar en Internet y funcionar de forma independiente a través del conjunto de datos.

Por análisis de la industria

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La industria automotriz liderará la participación más alta debido al aumento de las aplicaciones de DL en la industria automotriz

Por industria, el mercado se divide en BFSI, automoción, atención sanitaria, aeroespacial y defensa, venta minorista y comercio electrónico, medios y entretenimiento, y otros (manufactura).

La automoción es actualmente el segmento líder en términos de cuota de mercado. Desde sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) 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 las funciones de los vehículos autónomos. Por ejemplo, Wayve, una startup con sede en Londres, recaudó 200 millones de dólares en enero de 2022. Como resultado, la organización podrá desarrollar métodos de DL para entrenar y desarrollar IA que puedan manejar situaciones de conducción desafiantes con facilidad.

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

El motor de recomendación de Amazon representa el 35% de las ventas anuales de la empresa y el programa de logística inteligente de Alibaba ha reducido los errores de entrega en un 40%.

PERSPECTIVAS REGIONALES

El alcance del mercado global 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 de América del Norte representará la mayor cuota de mercado durante el período de previsión. Se espera que la disponibilidad de una infraestructura de TI establecida y enormes inversiones en tecnologías emergentes, como DL y NLP, entre otras, impulsen el crecimiento del mercado en América del Norte.

• En abril de 2023, investigadores del Laboratorio Nacional Oak Ridge del Departamento de Energía de EE. UU. desarrollaron un paquete de software de análisis de imágenes de microscopía electrónica y de sonda de barrido de extremo a extremo, inspirado en el aprendizaje automático.

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Se estima que Asia Pacífico registrará la CAGR más alta durante el período 2024-2032. El creciente interés en la verificación de identidad y la precisión y confiabilidad presentado por DL ​​en visión artificial El marco puede actuar como un factor principal que contribuya al desarrollo del mercado regional. Las economías emergentes de la región, incluidas China, India y Filipinas, tienen un próspero ecosistema de startups respaldado por una fuerza laboral calificada, lo que contribuirá a la expansión de la participación de mercado regional.

Durante el período previsto, 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 diversos flujos de trabajo o ayudan en la toma de decisiones (como la automatización de procesos robóticos de software basado en IA), el aprendizaje automático (como DL) para el análisis de datos y las tecnologías que analizan el lenguaje escrito (como la minería de textos) fueron ligeramente más frecuentes. usado. Según 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 prevé que el mercado sudamericano se expanda de manera constante durante el período previsto. 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 prevé que surjan futuras oportunidades de mercado en esta región.

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

Los principales actores, incluido Google Inc., buscan mejoras en sus productos para impulsar el crecimiento de su mercado

Las empresas del mercado ofrecen soluciones automatizadas de inteligencia artificial para acelerar el desarrollo de modelos de aprendizaje y reducir el tiempo de comercialización. H2O.ai, KNIME y Dataiku, entre otros recién llegados, también ingresaron al mercado y están expandiendo con éxito la cantidad de casos de uso de DL en todas las industrias.

• En noviembre de 2022, al colaborar con Hackensack Meridian Health y otros proveedores importantes, H2O.ai amplió su presencia en el mercado de la IA para el cuidado de la salud. El uso que hace Hackensack Meridian Health de Aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) para la atención al paciente y las operaciones de red contó con la ayuda de la amplia experiencia en el campo de H2O.ai.

Lista de empresas clave perfiladas:

• Microdispositivos avanzados, Inc. (A NOSOTROS.)


• Clarifai, Inc. (EE. UU.)


• Corporación NVIDIA (A NOSOTROS.)


• Google Inc. (EE.UU.)


• Corporación IBM (A NOSOTROS.)


• Corporación Intel (A NOSOTROS.)


• Corporación Microsoft (A NOSOTROS.)


• Servicios web de Amazon (EE. UU.)


• Instituto SAS Inc. . (A NOSOTROS.)


• Meta Platforms, Inc. (Facebook) (EE. UU.)

DESARROLLOS CLAVE DE LA INDUSTRIA

• febrero 2024 – Cognitiv lanzó la primera plataforma publicitaria de aprendizaje profundo, redefiniendo la compra de medios para un futuro sin cookies con IA avanzada. La empresa experimentó un aumento de 7,5 veces en su base de clientes en 2023, lo que demuestra la eficacia de sus soluciones publicitarias de DL.


• febrero 2024 – VantAI se asoció con Bristol Myers Squibb para acelerar el descubrimiento de fármacos de pegamento molecular, combinando el conocimiento de Myser Squibb en degradación específica de proteínas con las capacidades geométricas de aprendizaje profundo de la empresa. La colaboración tenía como objetivo desarrollar y descubrir nuevas terapias de moléculas pequeñas para objetivos terapéuticos de interés.


• enero 2024 – FairPlay Sports Media adquirió Quater4, una empresa de redes neuronales de aprendizaje profundo centrada en predicciones y datos de resultados deportivos. La adquisición tenía como objetivo mejorar las marcas de la empresa, como SuperScommesse, Oddschecker y otras, mediante la integración de nueva tecnología y datos para jugadores, editores y operadores.


• noviembre 2023 – Sony Interactive Entertainment adquirió iSIZE, una empresa de tecnología especializada en inteligencia artificial, particularmente en aprendizaje profundo. El enfoque de iSIZE en “soluciones impulsadas por 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.


• Octubre 2023 – Huawei lanzó los modelos de almacenamiento de IA OceanStor A310, que satisfacen las demandas del aprendizaje profundo a gran escala. Esta solución ofrecía almacenamiento optimizado para la inferencia y el entrenamiento de modelos industriales y básicos en modelos de escenarios segmentados.


• junio 2023 – Sonic DL, una tecnología basada en DL desarrollada para acelerar drásticamente la adquisición de imágenes en imágenes por resonancia magnética (MRI), fue lanzada por GE HealthCare tras la aprobación de la FDA. Sonic DL hace posible nuevos paradigmas de imágenes, como la resonancia magnética cardíaca de alta calidad en un solo latido.


• Mayo 2023 – MVTec Software GmbH, un productor mundial de programación para visión artificial, lanzó la variante 23.05 de la programación estándar de visión artificial HALCON. La nueva versión se centra en las técnicas de DL. La característica principal de esta variante es Deep Counting, un método basado en aprendizaje profundo capaz de contar de forma sólida una gran cantidad de objetos.


• Mayo 2023 – Google mejoró las herramientas TensorFlow de código abierto para acelerar el desarrollo del aprendizaje automático. La organización ha llevado a cabo una serie de actualizaciones y mejoras de innovación de IA (ML) de código abierto para el entorno en evolución de TensorFlow. 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 Keras, KerasNLP para procesamiento de lenguaje natural y KerasCV para aplicaciones de visión por computadora (CV).


• marzo 2023 – NVIDIA y Amazon Web Services, Inc. (AWS) formaron una colaboración de varias partes destinada a crear aplicaciones de IA generativa y mejorar la infraestructura de IA para entrenar modelos de lenguaje grande (LLM) cada vez más complejos.

COBERTURA DEL INFORME

Una representación infográfica de Deep Learning Market

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