구성 요소별(솔루션 및 서비스) 소규모 기계 학습 시장 규모, 점유율 및 COVID-19 영향 분석 애플리케이션별(소매, 의료, 농업, 제조 및 기타) 및 지역 예측(2024~2032년)

TinyML(Tiny Machine Learning)은 마이크로컨트롤러와 같은 저전력 장치에서 기계 학습 애플리케이션을 실행하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 최근 인기를 얻고 있는 빠르게 성장하고 있는 연구 분야입니다. TinyML은 낮은 대기 시간, 낮은 전력 소비, 개인정보 보호, 낮은 대역width 등 다양한 이점을 제공합니다.

TinyML은 신흥 분야이지만 수년 동안 생산되어 왔습니다. 제스처 인식, 오디오 감지, 키워드 발견, 기계 모니터링, 객체 인식 및 분류에 사용됩니다. TinyML의 예로는 OK Google, Hey Siri, Alexa 및 기타 깨우기 말이 있습니다.

시장 성장은 IoT 기기 수의 증가와 머신러닝 기술의 발전에 의해 주도됩니다. 또한 전력 소비가 적기 때문에 TinyML 장치는 에지에서 ML 애플리케이션을 실행하는 동안 배터리 연결 없이 오랫동안 작동할 수 있습니다. 엣지 AI 및 IoT라는 큰 시장을 활성화하는 데 필요한 계산과 데이터, 엔지니어 수가 줄어 딥 러닝 인공 지능(AI) 시스템의 생산성이 향상됩니다.

예를 들어 McKinsey는 분석을 통해 창출되는 연간 가치의 40%가 딥 머신러닝 기술로 구성된다고 말합니다.

COVID-19가 소형 머신러닝 시장에 미치는 영향

COVID-19는 의료 부문에서 머신러닝 애플리케이션의 수가 크게 증가하는 등 시장에 긍정적인 영향을 미쳤습니다. 머신러닝은 의료 부문에서 코로나19 환자의 질병을 정확하게 예측하고 치료하기 위해 사용됩니다.

TinyML은 전염병을 해결하고 퇴치하기 위한 플랫폼으로 사용되었습니다. 여러 국가에서는 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 코로나19 사례를 추적, 추적 및 이해합니다. 팬데믹으로 인해 TinyML 애플리케이션 채택이 크게 가속화되었습니다.

예를 들어

• 브루킹스 연구소 보고서에 따르면 연구원들은 코로나19 환자를 추적하기 위해 한국의 CCTV 카메라 영상과 위치정보 데이터를 사용했습니다.
• 프랑스 스타트업인 Clevy.io는 사람들이 코로나19에 관해 정부가 제공한 통신 내용을 알아볼 수 있는 챗봇을 출시했습니다.

그러나 하드웨어 AI 시장은 여러 국가에 무역 제한을 가하면서 공급망을 혼란에 빠뜨렸습니다. Data Forecast의 2020년 AI 하드웨어 칩 글로벌 수익은 코로나19로 인해 12% 감소했습니다.

주요 통찰력

보고서에서는 다음과 같은 주요 정보를 다룹니다.

• 미시 거시 경제 지표.
• 동인, 제약, 동향 및 기회.
• 플레이어가 채택한 비즈니스 전략
• COVID-19가 소형 머신러닝 시장에 미치는 영향
• 주요 플레이어의 통합 SWOT 분석.

애플리케이션별 분석

시장은 용도에 따라 소매, 의료, 농업, 제조 등으로 분류됩니다. 의료 부문은 시장에서 최대 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 가장 높은 비율로 성장할 것으로 예상됩니다. 부문별 성장은 의료 부문에서 TinyMl의 적용이 증가했기 때문입니다. 질병을 진단하고 발견하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어,

• AI 스타트업인 Closedloop는 TinyML과 인공 지능을 사용하여 코로나19로 인해 심각한 합병증을 일으킬 위험이 가장 높은 사람들을 식별했습니다.
• 캐나다 스타트업인 BlueDot은 AI와 머신러닝 알고리즘을 사용하여 질병 발생을 감지했습니다.

지역 분석

시장에 대한 포괄적인 통찰력을 얻으세요, 커스터마이징 요청

글로벌 TinyML 시장은 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미의 5개 지역으로 나뉩니다. 북미는 미국과 캐나다 국가에 선도적인 기술 제공업체가 있기 때문에 가장 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 또한 이 지역은 첨단 기술의 조기 채택을 주도하여 시장 성장을 가속화합니다. 자동차 부문에서는 이러한 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 예측 유지보수, 공급망 관리, 품질 관리에 도움이 됩니다. 예를 들어,

• Escorts Group은 농업 기계 사업의 재고에서 운전 자본을 확보하기 위해 기계 학습 및 인공 지능 솔루션을 구현했습니다.
• Mahindra & Mahindra는 TinyML 및 AI 지원 동적 세분화 기능을 사용하여 예비 부품 재고를 최적화합니다.

원산지별 Tiny Machine Learning 시장 분포는 다음과 같습니다.

• 북미 – 49%
• 유럽 – 26%
• 아시아 태평양 – 16%
• 중동 및 아프리카 – 6%
• 남미 – 3%

대상 주요 플레이어

주요 글로벌 TinyML 시장 기업으로는 Google LLC, Microsoft Corporation, ARM, STMicroelectronics, Cartesian, Meta Platforms, EdgeImpulse Inc., InData Labs, Amazon Web Services, Databricks, ScienceSoft, MobiDev 등이 있습니다.

세분화

주요 산업 발전

• 2022년 6월: 반도체 솔루션 공급업체인 Renesas Electronics Corporation은 AI 솔루션 제공업체인 Reality Analytics, Inc.를 인수했습니다. 이번 인수를 통해 Renesas Corporation은 Reality AI의 인공 지능 및 TinyML(Tiny Machine Learning) 솔루션에 액세스하고 활용할 수 있게 되었습니다.
• 2022년 1월: IoT 및 클라우드 기반 제품 및 솔루션 개발 회사인 Klika Tech는 머신러닝을 통한 엣지 컴퓨팅 개발을 늘리기 위해 TinyML 재단에 합류했습니다. Klika Tech는 이번 파트너십을 통해 머신러닝을 통해 온디바이스 데이터 분석에 접근할 수 있습니다.