Tamanho do mercado de aprendizagem profunda (DL), participação e análise da indústria, por componente (Hardware (Unidade de Processamento Central (CPU), Unidade de Processamento Gráfico (GPU), Matriz de Porta Programável em Campo (FPGA), Circuito de Integração Específico de Aplicação (ASIC)) e software), por aplicativo (reconhecimento de imagem, reconhecimento de sinal, mineração de dados, vigilância e diagnóstico por vídeo e outros), por setor (BFSI, automotivo, saúde, aeroespacial e defesa, varejo e Comércio eletrônico, mídia e entretenimento e outros) e previsão regional, 2024-2032

O tamanho do mercado global de aprendizagem profunda (DL) foi avaliado em US$ 17,60 bilhões em 2023 e deve crescer de US$ 24,53 bilhões em 2024 para US$ 298,38 bilhões até 2032, exibindo um CAGR de 36,7% durante o período de previsão (2024-2032) . Redes neurais são usadas em Deep Learning (DL) para tarefas como processamento de linguagem natural , reconhecimento de voz e visão de máquina. DL é um subcampo da Inteligência Artificial que se concentra mais na imitação do cérebro humano e das funções da máquina. A EaD é um dos campos de estudo e pesquisa mais recentes e emergentes. As melhorias recentes na EAD são veículos autônomos, assistência virtual, acúmulo de notícias, marketing digital, processamento de linguagem natural, reconhecimento visual e de imagem e assim por diante.

De acordo com o Relatório sobre o Estado da IA ​​de 2022, estima-se que o investimento global em startups e expansões de IA exceda os 50 mil milhões de dólares só em 2023. Isso traz enormes oportunidades de crescimento para start-ups e unicórnios de EAD em todo o mundo.

A demanda por EAD aumentou significativamente durante a pandemia de COVID-19. Isso se deve ao crescente interesse na assistência de voz digital entre as gerações mais jovens e ao crescente foco em realidade virtual e tecnologias de realidade aumentada por parte de vários fornecedores importantes em todas as regiões. Por exemplo,

• Em julho de 2020, um modelo baseado em DL que poderia prever a probabilidade de pacientes com COVID-19 apresentarem doenças graves foi apresentado pelo Tencent AI Lab e um grupo de cientistas chineses de saúde pública. O método pelo qual a equipe desenvolveu o modelo usando uma coorte de 1.590 pacientes de 575 centros médicos na China e validação adicional de 1.393 pacientes foi descrito em detalhes na Nature Communications. Iniciativas semelhantes foram empreendidas por outros gigantes da tecnologia na China para conter o vírus mortal. A Alibaba, por exemplo, desenvolveu uma ferramenta com uma alegada taxa de precisão de 90% para as instituições preverem a propagação da COVID-19 utilizando BC/DL. De acordo com o Baidu, o algoritmo de código aberto para análise estrutural viral é considerado 120 vezes mais rápido que o método convencional.

Tendências de mercado de aprendizagem profunda (DL)

Avanços crescentes na geração de imagens baseadas em IA e simulações baseadas em texto para preparar o caminho para o crescimento do mercado

O rápido progresso na geração de imagens baseadas em IA e na simulação baseada em texto está impulsionando um crescimento significativo no mercado de DL. Os algoritmos de IA, especialmente aqueles baseados em modelos generativos, como as GANs (Generative Adversarial Networks), fizeram avanços notáveis ​​na criação de imagens, vídeos e até mesmo áudio realistas, estabelecendo permanentemente padrões elevados para as indústrias de design, entretenimento e marketing. Esses avanços melhoraram a qualidade do conteúdo gerado e aceleraram a velocidade com que ele pode ser produzido, reduzindo os recursos e o tempo necessários para tarefas criativas.

• De acordo com a Adobe, em agosto de 2023, Dall-E 2 criou 916 milhões de imagens de IA, Adobe Firefly gerou 1 bilhão, Midjourney produziu 964 milhões, enquanto os modelos estáveis ​​baseados em difusão criaram 12,59 bilhões de imagens. Juntos, eles totalizaram 15,47 bilhões de imagens geradas por IA na Internet.

Além disso, simulações baseadas em texto alimentadas por modelos de processamento de linguagem natural permitiram interações mais diferenciadas e conscientes do contexto em ambientes virtuais. Esta tecnologia encontrou aplicações em jogos, educação e assistentes virtuais, melhorando a experiência do usuário e permitindo simulações mais realistas. Por exemplo,

• Em fevereiro de 2024, a OpenAI lançou o Sora, um modelo de aprendizagem profunda que atraiu atenção significativa para a geração de vídeo e simulações de vídeo baseadas em IA. Este desenvolvimento aumentou as integrações de aprendizagem profunda em modelos de simulação baseados em IA.

Com esses avanços e a crescente adoção em uma ampla gama de setores, as tendências de soluções baseadas em IA integradas em DL fizeram inovações significativas.

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Fatores de crescimento do mercado de aprendizagem profunda (DL)

Aumento de aplicações no setor automotivo provavelmente impulsionará o crescimento do mercado

Os fabricantes de automóveis, como Tesla, Journey, AutoX e outros, estão utilizando tecnologias, incluindo aprendizado de máquina, Análise de Big Data , inteligência artificial e outros para deixar seus veículos mais alinhados às solicitações de seus clientes. Além disso, os sistemas especialistas, os sistemas de gestão de bases de dados, a IA e a Internet das Coisas (IoT) simplificaram enormemente as tarefas industriais.

Existem inúmeros casos de uso automotivo para tecnologias DL. Por exemplo, os sistemas DL fizeram recentemente progressos significativos na visão computacional. Observando a entrada de uma câmera, um telêmetro a laser e um motorista real, a Pomerleau, uma empresa canadense, usou redes neurais para treinar automaticamente um veículo para dirigir.

Esses fatores provavelmente contribuirão para o crescimento do mercado de aprendizagem profunda.

FATORES DE RESTRIÇÃO

Limitações técnicas e falta de precisão para impedir o progresso do mercado

A plataforma DL apresenta uma série de vantagens que podem ajudar o mercado a crescer. Porém, certos parâmetros desta tecnologia podem impedir a expansão do mercado. Um dos principais elementos limitantes da plataforma DL são algoritmos pouco desenvolvidos e imprecisos. No Big Data e no aprendizado de máquina, a precisão é crítica e algoritmos falhos podem levar a produtos defeituosos. Para garantir que os parâmetros do sistema estejam configurados corretamente e que a margem de erro seja próxima ou igual a zero, é necessária a interação humana. As perspectivas do mercado podem ser prejudicadas por este factor.

Além disso, a escassez global de profissionais qualificados de EAD cria dificuldades na prestação de serviços confiáveis ​​e seguros às organizações, impactando negativamente o crescimento do mercado. Além disso, a falta de padrões e protocolos na indústria muitas vezes leva a inconsistências e dificuldades na implantação de plataformas de ML/DL, perturbando assim as operações comerciais contínuas. Espera-se que esses fatores dificultem o desenvolvimento do mercado.

Análise de segmentação de mercado de aprendizagem profunda (DL)

Por análise de componentes

Software DL será amplamente utilizado para melhorar o poder e a precisão da computação

Com base nos componentes, o mercado é bifurcado em hardware e software. O segmento de hardware é ainda dividido em Unidade Central de Processamento (CPU), Unidade de Processamento Gráfico (GPU), Matriz de portas programáveis ​​em campo (FPGA) , e Circuito Integrado de Aplicação Específica (ASIC).

Espera-se que o segmento de software domine o mercado durante o período de previsão. Uma espécie de software de rede neural, o software DL utiliza algoritmos para processar dados e tomar decisões. Grandes quantidades de dados são coletadas, analisadas e usadas por esse tipo de software para fazer previsões ou decisões. Neural Designer, H2O.ai, DeepLearningKit, Microsoft Cognitive Toolkit, Keras e outros estão entre os softwares DL mais usados.

Além disso, a Boxx e a NVIDIA desenvolveram estações de trabalho capazes de lidar com o poder de processamento necessário para construir modelos DL. Os usuários podem testar e melhorar seus modelos com o DGX Station da NVIDIA, que afirma ser comparável a centenas de servidores tradicionais. Com a ajuda de estruturas DL, os produtos APEXX classe W da Boxx afirmam oferecer processamento mais poderoso e desempenho confiável do computador.

Por análise de aplicação

DL será amplamente utilizado em aplicativos de reconhecimento de imagem para criar conteúdo on-line útil

Com base na aplicação, o mercado é segmentado em reconhecimento de imagem, reconhecimento de sinal, mineração de dados, vigilância por vídeo & diagnósticos e outros (tradução automática, descoberta de medicamentos).

O segmento de reconhecimento de imagem deverá responder pela maior participação de mercado de aprendizagem profunda. Sites de banco de imagens e vídeos podem usar DL para tornar o conteúdo visual mais detectável pelos usuários. A tecnologia também pode ser utilizada em reconhecimento visual e busca, permitindo que os usuários utilizem uma imagem de referência para buscar produtos ou imagens semelhantes. Além disso, o DL é utilizado principalmente em reconhecimento facial para vigilância e segurança, análise de imagens médicas e detecção de imagens em análises de mídia social.

• Em março de 2021, o Facebook lançou a solução DL autossupERvisada conhecida como SEER. Esta solução pode aprender com qualquer grupo aleatório de imagens não rotuladas na Internet e funcionar de forma independente por meio do conjunto de dados.

Por análise da indústria

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Automotivo liderará a maior parcela devido ao aumento de aplicações DL no setor automotivo

Por indústria, o mercado é dividido em BFSI, automotivo, saúde, aeroespacial e defesa, varejo e comércio eletrônico, mídia e entretenimento, entre outros (manufatura).

O setor automotivo é atualmente o segmento líder em termos de participação de mercado. Desde Sistemas Avançados de Assistência ao Motorista (ADAS) e direção autônoma até processos de fabricação, vendas e pós-venda, a DL demonstrou um potencial significativo na indústria automotiva. Diversos investimentos estão sendo feitos para aprimorar a aplicação da EAD em recursos de veículos autônomos. Por exemplo, Wayve, uma startup com sede em Londres, arrecadou 200 milhões de dólares em janeiro de 2022. Como resultado, a organização será capaz de desenvolver métodos de EAD para treinar e desenvolver IA que possam lidar com situações de condução desafiadoras com facilidade.

Durante o período de previsão, o segmento de varejo e comércio eletrônico experimentará um crescimento significativo. Personalização, análise de dados, preços dinâmicos e mecanismos de recomendação são todos usos de Inteligência Artificial (IA) no varejo . Por exemplo, grandes marcas, como Zalando e Asos, estão criando departamentos inteiros de EAD para aprender mais sobre os clientes assim que eles visitam seus sites. Além disso, muitas das principais plataformas de comércio eletrônico, como Adobe Commerce e Salesforce Commerce Cloud, fazem uso de algoritmos de aprendizado de máquina para fornecer experiência superior ao cliente (CX) e insights analíticos mais profundos.

O mecanismo de recomendação da Amazon é responsável por 35% das vendas anuais da empresa, e o programa de logística inteligente do Alibaba reduziu os erros de entrega em 40%.

INFORMAÇÕES REGIONAIS

O escopo do mercado global é classificado em cinco regiões, América do Norte, América do Sul, Europa, Oriente Médio e África e Ásia-Pacífico.

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O mercado na América do Norte será responsável pela maior participação de mercado durante o período de previsão. Espera-se que a disponibilidade de uma infraestrutura de TI estabelecida e enormes investimentos em tecnologias emergentes, como DL e PNL, entre outras, impulsionem o crescimento do mercado na América do Norte.

• Em abril de 2023, um pacote de software completo de análise de imagem de microscopia eletrônica e de sonda de varredura, inspirado no aprendizado de máquina, foi desenvolvido por pesquisadores do Laboratório Nacional Oak Ridge do Departamento de Energia dos EUA.

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Estima-se que a Ásia-Pacífico registre o maior CAGR durante 2024-2032. O crescente interesse na verificação de identidade e na precisão e confiabilidade apresentada pela DL em visão mecânica quadro pode actuar como um factor principal que contribui para o desenvolvimento do mercado regional. As economias emergentes da região, incluindo a China, a Índia e as Filipinas, têm um ecossistema de startups próspero que é apoiado por uma força de trabalho qualificada, o que contribuirá para a expansão da quota de mercado regional.

Durante o período de previsão, o mercado na Europa experimentará uma expansão significativa. As tecnologias de IA são utilizadas por diversas empresas da UE. Tecnologias que automatizam vários fluxos de trabalho ou auxiliam na tomada de decisões (como automação de processos robóticos de software baseado em IA), aprendizado de máquina (como DL) para análise de dados e tecnologias que analisam linguagem escrita (como mineração de texto) foram um pouco mais frequentes usado. De acordo com dados do Eurostat, em 2021, cada uma destas três tecnologias de IA foi utilizada por 3% das empresas na Europa.

Este mercado no Médio Oriente e África cresceu como resultado de projetos governamentais, computação em nuvem, adoção generalizada de dados e avanços tecnológicos. As economias do Médio Oriente, especialmente a Arábia Saudita e os Emirados Árabes Unidos, estão a expandir-se rapidamente e os seus cidadãos valorizam a tecnologia e querem utilizá-la no dialecto árabe local.

Devido ao crescente número de start-ups digitais no Brasil e ao aumento do investimento dos principais players, prevê-se que o mercado sul-americano se expanda de forma constante durante o período de previsão. Novas políticas de IA e estratégias coerentes foram desenvolvidas por países da América do Sul, incluindo Brasil, Argentina e Colômbia, para incentivar a adoção de tecnologias de ponta. Prevê-se que futuras oportunidades de mercado surjam nesta região.

Lista das principais empresas no mercado de Deep Learning (DL)

Principais players, incluindo Google Inc., buscam aprimoramento de produtos para impulsionar o crescimento de seu mercado

Soluções automatizadas de inteligência de máquina são oferecidas por empresas do mercado para acelerar o desenvolvimento de modelos de aprendizagem e reduzir o tempo de lançamento no mercado. H2O.ai, KNIME e Dataiku, entre outros recém-chegados, também entraram no mercado e estão expandindo com sucesso o número de casos de uso de DL em todos os setores.

• Em novembro de 2022, ao colaborar com a Hackensack Meridian Health e outros fornecedores importantes, a H2O.ai expandiu sua presença no mercado de IA em saúde. O uso de Hackensack Meridian Health de Aprendizado de máquina (ML) e a Inteligência Artificial (IA) para atendimento ao paciente e operações de rede foi auxiliada pela ampla experiência no domínio da H2O.ai.

Lista das principais empresas perfiladas:

• Micro dispositivos avançados, Inc. (NÓS.)


• (EUA)


• Corporação NVIDIA (NÓS.)


• Google Inc. (EUA)


• Corporação IBM (NÓS.)


• Corporação Intel (NÓS.)


• Corporação Microsoft (NÓS.)


• Amazon Web Services (EUA)


• Instituto SAS Inc. . (NÓS.)


• Meta Platforms, Inc. (Facebook) (EUA)

PRINCIPAIS DESENVOLVIMENTOS DA INDÚSTRIA

• Fevereiro de 2024 – A Cognitiv lançou a primeira plataforma de publicidade de aprendizagem profunda, redefinindo a compra de mídia para um futuro sem cookies com IA avançada. A empresa experimentou um aumento de 7,5 vezes em sua base de clientes em 2023, demonstrando a eficácia de suas soluções de anúncios DL.


• Fevereiro de 2024 – A VantAI fez parceria com a Bristol Myers Squibb para acelerar a descoberta de medicamentos para cola molecular, combinando o conhecimento da Myser Squibb na degradação direcionada de proteínas com os recursos de aprendizagem geométrica profunda da empresa. A colaboração teve como objetivo desenvolver e descobrir novas terapêuticas de pequenas moléculas para alvos terapêuticos de interesse.


• Janeiro de 2024 – A FairPlay Sports Media adquiriu a Quater4, uma empresa de redes neurais de aprendizagem profunda focada em dados e previsões de resultados esportivos. A aquisição teve como objetivo valorizar as marcas da empresa, como SuperScommesse, Oddschecker e outras, integrando novas tecnologias e dados para jogadores, editores e operadores.


• Novembro de 2023 – A Sony Interactive Entertainment adquiriu a iSIZE, uma empresa de tecnologia especializada em IA, especialmente em aprendizagem profunda. O foco da iSIZE em “soluções baseadas em IA para distribuir reservas de taxa de bits e melhorias de qualidade para a indústria de mídia e entretenimento” está alinhada com os esforços da empresa para aprimorar suas ofertas e tecnologia.


• Outubro de 2023 – A Huawei lançou os modelos de armazenamento de IA OceanStor A310, atendendo às demandas de aprendizagem profunda em grande escala. Esta solução ofereceu armazenamento otimizado para treinamento de modelos industriais e básicos e inferência em modelos de cenários segmentados.


• Junho de 2023 – Sonic DL, uma tecnologia baseada em DL desenvolvida para acelerar drasticamente a aquisição de imagens em imagens de ressonância magnética (MRI), foi lançada pela GE HealthCare após a aprovação do FDA. Novos paradigmas de imagem, como ressonância magnética cardíaca de alta qualidade em um único batimento cardíaco, são possibilitados pelo Sonic DL.


• Maio de 2023 – A MVTec Software GmbH, produtora global de programação para visão mecânica, enviou a variante 23.05 da programação padrão de visão mecânica HALCON. A nova versão concentra-se em técnicas de DL. Deep Counting, um método baseado em aprendizagem profunda capaz de contar de forma robusta um grande número de objetos, é a principal característica desta variante.


• Maio de 2023 – O Google melhorou as ferramentas de código aberto TensorFlow para acelerar o desenvolvimento do aprendizado de máquina. A organização realizou uma série de atualizações e melhorias de inovação de IA (ML) de código aberto para o ambiente em evolução do TensorFlow. O conjunto de API Keras, que adiciona um conjunto de recursos de DL baseados em Python à tecnologia principal do TensorFlow, é um componente essencial do ecossistema TensorFlow. Além disso, o Google anunciou duas novas ferramentas Keras, KerasNLP para processamento de linguagem natural e KerasCV para aplicativos de visão computacional (CV).


• Março de 2023 – NVIDIA e Amazon Web Services, Inc. (AWS) formaram uma colaboração de várias partes com o objetivo de construir aplicativos generativos de IA e melhorar a infraestrutura de IA para treinar modelos de linguagem grandes (LLMs) cada vez mais complexos.

COBERTURA DO RELATÓRIO

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