Tamaño del mercado de aprendizaje automático diminuto, participación y análisis de impacto de COVID-19, por componente (solución y servicios); Por aplicación (comercio minorista, atención médica, agricultura, manufactura y otros); y Pronóstico Regional, 2024-2032

Tiny Machine Learning (TinyML) es un subconjunto del aprendizaje automático que persigue ejecutar aplicaciones de aprendizaje automático en dispositivos de baja potencia como microcontroladores. Es un área de investigación de rápido crecimiento que recientemente ha ganado popularidad. TinyML ofrece varias ventajas, como baja latencia, bajo consumo de energía, privacidad y bajo ancho de banda.

Aunque TinyML es un campo emergente, lleva años en producción. Se utiliza en reconocimiento de gestos, detección de audio, detección de palabras clave, monitoreo de máquinas, reconocimiento y clasificación de objetos. Algunos ejemplos de TinyML son OK Google, Hey Siri, Alexa y otras palabras de activación.

El crecimiento del mercado está impulsado por el creciente número de dispositivos IoT y los avances en las tecnologías de aprendizaje automático. Además, un menor consumo de energía ayuda a que los dispositivos TinyML funcionen desconectados con baterías durante mucho tiempo mientras ejecutan aplicaciones de ML en el borde. Mejora la productividad de los sistemas de inteligencia artificial (IA) de aprendizaje profundo al necesitar menos computación, menos datos y menos ingenieros para facilitar el gran mercado de la IA y la IoT de vanguardia.

Por ejemplo, McKinsey afirma que el 40% del valor anual creado por la analítica se compone de técnicas profundas de aprendizaje automático.

Impacto de COVID-19 en el mercado Aprendizaje automático diminuto

COVID-19 ha tenido un impacto positivo en el mercado, y el número de aplicaciones de aprendizaje automático ha aumentado ampliamente en el sector de la salud. El aprendizaje automático se utiliza en el sector sanitario para predecir enfermedades y atender a los pacientes con covid con precisión.

TinyML se utilizó como plataforma para abordar y combatir la pandemia. Varios países utilizan inteligencia artificial y aprendizaje automático para rastrear, rastrear y comprender los casos de covid. La pandemia ha sido testigo de una aceleración significativa en la adopción de aplicaciones TinyML.

Por ejemplo,

• Según el informe de The Brookings Institution, los investigadores utilizaron imágenes de cámaras CCTV y datos de geolocalización en Corea del Sur para rastrear a los pacientes con covid.


• La startup francesa Clevy.io lanzó un chatbot para que la gente conozca las comunicaciones del gobierno sobre el COVID-19.

Sin embargo, el mercado de hardware de IA ha alterado la cadena de suministro y se han impuesto restricciones comerciales a varios países. Los ingresos globales de chips de hardware de IA de Data Forecast para 2020 cayeron un 12% debido al COVID-19.

Información clave

El informe cubrirá las siguientes ideas clave:

• Indicadores micro macroeconómicos.


• Impulsores, restricciones, tendencias y oportunidades.


• Estrategias de Negocios Adoptadas por los Jugadores.


• Impacto de COVID-19 en el mercado Aprendizaje automático diminuto.


• Análisis FODA consolidado de actores clave.

Análisis por aplicación

Según la aplicación, el mercado se segmenta en comercio minorista, atención médica, agricultura, manufactura y otros. El sector de la salud tiene la participación máxima en el mercado y se espera que crezca al ritmo más alto en el período previsto. El crecimiento segmentario se debe a las crecientes aplicaciones de TinyMl en el sector sanitario. Puede utilizarse para diagnosticar y detectar enfermedades. Por ejemplo,

• Closedloop, una nueva empresa de inteligencia artificial, utilizó TinyML e inteligencia artificial para identificar a quienes corren mayor riesgo de sufrir complicaciones graves por COVID-19.


• BlueDot, una nueva empresa canadiense, utilizó inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático para detectar brotes de enfermedades.

Análisis Regional

Para obtener una visión más amplia del mercado, Solicitud de personalización

El mercado global de TinyML se divide en cinco regiones: América del Norte, Europa, Asia Pacífico, Medio Oriente y África y América del Sur. América del Norte tiene la cuota de mercado más importante debido a la presencia de proveedores de tecnología líderes en los países de EE. UU. y Canadá. Además, la región lidera la adopción temprana de tecnologías avanzadas, acelerando el crecimiento del mercado. Existe una demanda creciente de estas soluciones en el sector de la automoción. Ayuda en el mantenimiento predictivo, la gestión de la cadena de suministro y el control de calidad. Por ejemplo,

• Escorts Group implementó soluciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial para habilitar capital de trabajo a partir de inventarios en su negocio de maquinaria agrícola.


• Mahindra & Mahindra utiliza TinyML y la capacidad de segmentación dinámica habilitada por IA para optimizar sus inventarios de repuestos.

La distribución del mercado de Tiny Machine Learning por región de origen es la siguiente:

• América del Norte – 49%


• Europa – 26%


• Asia Pacífico: 16%


• Medio Oriente y África: 6%


• América del Sur – 3%

Jugadores clave cubiertos

Las principales empresas del mercado mundial de TinyML incluyen Google LLC, Microsoft Corporation, ARM, STMicroelectronics, Cartesian, Meta Platforms, EdgeImpulse Inc., InData Labs, Amazon Web Services, Databricks, ScienceSoft, MobiDev y otras.

Segmentación

Desarrollos clave de la industria

• En junio de 2022: Renesas Electronics Corporation, un proveedor de soluciones de semiconductores, adquirió Reality Analytics, Inc., un proveedor de soluciones de inteligencia artificial. Con esta adquisición, Renesas Corporation puede acceder y utilizar las soluciones de inteligencia artificial y Tiny Machine Learning (TinyML) de Reality AI.


• En enero de 2022: Klika Tech, una empresa de desarrollo de soluciones y productos basados ​​en la nube y IoT, se unió a la fundación TinyML para aumentar el desarrollo de la informática de punta con aprendizaje automático. Klika Tech puede acceder a análisis de datos en el dispositivo mediante aprendizaje automático a través de esta asociación.