Marktgröße, Marktanteil, Wachstum und Branchenanalyse für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung, nach Typ (Hardware und Software), nach Anwendung (Automobil, Elektronik, Lebensmittel und Getränke, Gesundheitswesen, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung und andere), regionale Prognose bis 2035

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DEEP LEARNING IN DER MACHINE-VISION-MARKTÜBERSICHT

Der weltweite Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung wird im Jahr 2026 auf etwa 1,6 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird bis 2035 voraussichtlich 82,1 Milliarden US-Dollar erreichen. Von 2026 bis 2035 wächst er mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von etwa 54,4 %.

Es wird geschätzt, dass der Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung in den kommenden Jahren erheblich wachsen wird, mit einer prognostizierten Größe von 3925,5 Millionen US-Dollar bis 2028, verglichen mit einer Größe von 182,2 Millionen US-Dollar im Jahr 2021. Dieses bemerkenswerte Wachstum wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 54,4 % im Zeitraum von 2022 bis 2028 eintreten.

Dies hat neue Möglichkeiten für vielfältige Anwendungen in Branchen wie Fertigung, Automobil, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Landwirtschaft und anderen geschaffen. Beim Deep Learning werden künstliche neuronale Netze mit großen Datensätzen trainiert, die aus mehreren Schichten bestehen, um relevante Merkmale und Muster hierarchisch aus Daten zu verarbeiten und zu extrahieren.

Mit der Fähigkeit, komplexe Muster in Bildern und Videos automatisch aufzudecken, eignen sich Deep-Learning-Algorithmen gut für verschiedene Bildverarbeitungsaufgaben. Unter maschinellem Sehen, auch Computer Vision genannt, versteht man die Entwicklung von Algorithmen und Techniken, die es Maschinen wie Computern oder Robotern ermöglichen, visuelle Informationen aus der Welt wahrzunehmen und zu verstehen und dabei die visuellen Fähigkeiten des Menschen nachzuahmen.

In der Fertigungsindustrie wird Deep Learning zur automatisierten Inspektion und Qualitätskontrolle an Montagelinien eingesetzt, was zu einer Reduzierung von Fehlern und einer verbesserten Effizienz führt. Im Automobilsektor sind Deep-Learning-Algorithmen von entscheidender Bedeutung, um die Objekterkennung, Spurverfolgung und Hindernisvermeidung in selbstfahrenden Autos und anderen autonomen Fahrzeugen zu ermöglichen.

Es wird erwartet, dass der Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung aufgrund laufender Forschung, Weiterentwicklungen bei Algorithmen und Hardware-Verbesserungen seinen Aufwärtstrend fortsetzen wird. Da immer mehr Branchen das Potenzial der KI-gesteuerten visuellen Analyse erkennen, wird die Nachfrage nach Deep Learning in maschinellen Bildverarbeitungstechnologien wahrscheinlich steigen.

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

 Störungen der Lieferkette

Der Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung erlebte, wie viele andere Branchen auch, aufgrund der COVID-19-Pandemie erhebliche Auswirkungen.

Beim Deep Learning im Markt für maschinelle Bildverarbeitung kam es infolge der globalen COVID-19-Pandemie zu Unterbrechungen der Lieferkette. Diese Störungen resultierten aus Behinderungen im Waren-, Dienstleistungs- und Komponentenfluss in verschiedenen Phasen der Produktion und des Vertriebs.

 Hersteller von Deep-Learning-Hardwarekomponenten, darunter GPUs, Spezialchips und Sensoren, hatten aufgrund von Lockdowns, Einschränkungen und Arbeitskräftemangel Schwierigkeiten, ihre Produktionspläne einzuhalten. Dies führte zu Verzögerungen bei der Verfügbarkeit wichtiger Geräte und Komponenten, die für die Entwicklung von Bildverarbeitungssystemen erforderlich sind.

Darüber hinaus standen die Versand- und Logistikabläufe aufgrund von Reisebeschränkungen und Grenzschließungen vor erheblichen Herausforderungen. Die daraus resultierenden Lieferverzögerungen und erhöhten Transportkosten wirkten sich zusätzlich auf den effizienten Transport von Geräten und Materialien aus und beeinträchtigten dadurch die pünktliche Lieferung von Bildverarbeitungslösungen an die Kunden.

Die Pandemie hatte auch negative Auswirkungen auf die Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten im Bereich Bildverarbeitung. Der Zugang zu Laboren war begrenzt, die persönliche Zusammenarbeit wurde eingeschränkt und die Notwendigkeit, dringende Angelegenheiten zu priorisieren, führte zu Innovationsstörungen und einer Verlangsamung der Weiterentwicklung neuer Technologien.

Darüber hinaus trugen Unterbrechungen in der Lieferkette zu Engpässen bei bestimmten Komponenten bei, was zu Preisschwankungen auf dem Markt führte. Diese Schwankungen wirkten sich auf die gesamten Produktionskosten aus und erschwerten es den Unternehmen in einigen Fällen, ihre preisliche Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten.

Insgesamt hat die COVID-19-Pandemie Schwachstellen in den Lieferketten deutlich gemacht, was Unternehmen im Deep Learning in Machine Vision-Markt dazu zwingt, sich anzupassen, nach alternativen Beschaffungsoptionen zu suchen und widerstandsfähigere Lieferketten aufzubauen, um zukünftige Risiken zu mindern.

NEUESTE TRENDS

Edge Computing und AIoT-Integration

Edge Computing und AIoT-Integration sind herausragende Trends im Deep Learning im Markt für maschinelles Sehen und verdeutlichen die Konvergenz von Deep-Learning-Funktionen mit Edge-Computing- und Internet-of-Things-Technologien (IoT).

Edge Computing verfolgt einen dezentralen Computing-Ansatz, der die Datenverarbeitung und Berechnung näher an die Datenquelle bringt, typischerweise am „Rand" des Netzwerks. Im Kontext der maschinellen Bildverarbeitung umfasst Edge Computing die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen direkt auf Edge-Geräten wie Kameras, Sensoren und anderen IoT-Geräten, anstatt sich für die Datenverarbeitung ausschließlich auf eine zentralisierte Cloud-basierte Infrastruktur zu verlassen.

Die Einführung von Edge Computing in der maschinellen Bildverarbeitung ermöglicht die Verarbeitung visueller Daten in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit und reduziert so die Latenz, die mit dem Senden von Daten an zentrale Cloud-Server zur Analyse verbunden ist. Darüber hinaus minimiert es die Notwendigkeit, große Mengen an visuellen Rohdaten über das Netzwerk zu übertragen, was es in Umgebungen mit eingeschränkter Bandbreite vorteilhaft macht.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung einen deutlichen Wandel hin zur Integration von KI mit Edge-Computing- und IoT-Technologien erlebt. Diese Konvergenz ermöglicht eine effizientere Verarbeitung visueller Daten in Echtzeit und bringt die Bildverarbeitungsfunktionen näher an die Datenquelle, was zu einer höheren Leistung und einer geringeren Abhängigkeit von einer zentralisierten Cloud-Infrastruktur führt.

Erklärbare KI und Interpretierbarkeit

Erklärbare KI und Interpretierbarkeit gewannen als aufkommende Trends auf dem Markt für Deep Learning im maschinellen Sehen an Bedeutung. Diese Trends gingen auf die dringende Notwendigkeit ein, die Transparenz und Verständlichkeit von Deep-Learning-Modellen zu verbessern, insbesondere bei Anwendungen mit hohem Risiko und entscheidenden Auswirkungen.

Erklärbare KI beinhaltet die Fähigkeit eines KI-Systems, für Menschen verständliche Erklärungen für seine Entscheidungen und Vorhersagen zu liefern. Im Kontext der maschinellen Bildverarbeitung bedeutet dies, dass Deep-Learning-Modelle Einblicke in die Gründe für bestimmte Klassifizierungen oder Erkennungen bieten und Aufschluss über die Faktoren und Merkmale geben sollten, die ihre Entscheidungen beeinflusst haben.

Diese Trends sind besonders wichtig in Branchen, in denen viel auf dem Spiel steht, etwa bei medizinischen Diagnosen oder autonomen Fahrzeugen. Indem erklärbare KI den Benutzern ermöglicht, die Gründe für KI-Entscheidungen zu verstehen, schafft sie Vertrauen und fördert die Verantwortlichkeit. Darüber hinaus gelten in bestimmten Sektoren wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen strenge Vorschriften, die Modelle zur Begründung ihrer Entscheidungen erfordern, was erklärbare KI zu einem unverzichtbaren Instrument für Unternehmen macht, um diese Anforderungen zu erfüllen.

Insgesamt ist die zunehmende Betonung erklärbarer KI und Interpretierbarkeit im Deep Learning im Markt für maschinelles Sehen auf den Bedarf an transparenteren, nachvollziehbareren und zuverlässigeren KI-Systemen zurückzuführen, insbesondere in Bereichen, in denen Entscheidungen erhebliche Konsequenzen haben können.

Transferlernen und vorab trainierte Modelle

Transferlernen, eine Technik, bei der Wissen aus vorab trainierten Modellen für neue Aufgaben genutzt wird, erfreut sich im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung immer größerer Beliebtheit. Bei diesem Ansatz wurden vorab trainierte Deep-Learning-Modelle verwendet, beispielsweise solche, die auf umfangreichen Bilddatensätzen wie ImageNet trainiert wurden, als Grundlage für verschiedene Anwendungen. Dadurch konnten erhebliche Zeit- und Rechenressourceneinsparungen erzielt werden.

Generative gegnerische Netzwerke

GANs gewannen zunehmend an Bedeutung bei der Erforschung ihrer Fähigkeit, synthetische Daten zu erzeugen, die realen Bildern sehr ähnlich sind. Ihre Anwendungen erstreckten sich auf die Datenerweiterung, wo sie Trainingsdatensätze verbesserten, und auch auf die Generierung lebensechter Simulationen, die zum Testen von Bildverarbeitungsalgorithmen verwendet wurden.

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DEEP LEARNING IN DER MACHINE-VISION-MARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

Basierend auf dem Typ Deep Learning wird der Markt für maschinelles Sehen in Hardware und Software eingeteilt.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung wird Deep Learning im Bildverarbeitungsmarkt in Automobil, Elektronik, Lebensmittel und Getränke, Gesundheitswesen, Luft- und Raumfahrt und Verteidigung und andere unterteilt.

FAHRFAKTOREN

Fortschritte bei Deep-Learning-Algorithmen

Fortschritte bei Deep-Learning-Algorithmen spielen eine entscheidende Rolle bei der Förderung des Wachstums und der Einführung von Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung. Diese Fortschritte beziehen sich auf kontinuierliche Verbesserungen und Innovationen der Algorithmen, die zum Trainieren und Bereitstellen von Deep-Learning-Modellen für Bild- und Videoanalyseaufgaben verwendet werden.

Convolutional Neural Networks, eine Art Deep-Learning-Algorithmus, waren besonders maßgeblich an der Revolutionierung der maschinellen Bildverarbeitung beteiligt. Sie haben bei verschiedenen Aufgaben bemerkenswerte Leistungsverbesserungen gezeigt und herkömmliche Computer-Vision-Methoden sowohl in Bezug auf Genauigkeit als auch Effizienz übertroffen. Daher sind CNNs zur bevorzugten Wahl für die Bewältigung komplexer visueller Erkennungsaufgaben geworden.

Eine der wesentlichen Stärken von Deep-Learning-Modellen liegt in ihrer Fähigkeit, automatisch hierarchische Darstellungen von Merkmalen aus Rohdaten zu lernen. Diese Fähigkeit ermöglicht es ihnen, komplexe Muster und Strukturen in Bildern und Videos auf unterschiedlichen Granularitätsebenen zu verstehen. Folglich erzielen Deep-Learning-Modelle eine verbesserte Erkennungs- und Klassifizierungsleistung, was sie in verschiedenen Anwendungen der maschinellen Bildverarbeitung äußerst effektiv macht.

Darüber hinaus hat das Konzept des Transferlernens die Entwicklung von Bildverarbeitungslösungen erheblich vorangetrieben. Beim Transferlernen kann das Wissen, das aus vorab trainierten Modellen auf umfangreichen Datensätzen wie ImageNet gewonnen wurde, für neue Aufgaben genutzt werden. Dieser Ansatz dient als wertvoller Ausgangspunkt für verschiedene Anwendungen und spart sowohl Zeit als auch Rechenressourcen beim Modelltraining.

Insgesamt haben die kontinuierlichen Verbesserungen der Deep-Learning-Algorithmen, insbesondere bei CNNs, zusammen mit der Fähigkeit, abstrakte Merkmale zu lernen, und dem Konzept des Transferlernens die Einführung von Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung in verschiedenen Branchen vorangetrieben und neue Möglichkeiten für fortschrittliche visuelle Analyse- und Erkennungssysteme eröffnet.

Verfügbarkeit großer Datensätze

Die Verfügbarkeit großer und vielfältiger Datensätze ist ein entscheidender treibender Faktor für das Wachstum und die Einführung von Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung. Diese Datensätze spielen eine entscheidende Rolle beim Training und der Optimierung von Deep-Learning-Modellen für bestimmte visuelle Erkennungsaufgaben. Deep-Learning-Modelle, insbesondere solche, die auf neuronalen Netzen basieren, erfordern erhebliche Mengen an gekennzeichneten Daten, um komplexe Muster und Merkmale aus visuellen Informationen zu lernen.

Große Datensätze bieten eine umfangreiche Sammlung von Beispielen, die Modelle einer Vielzahl visueller Szenarien aussetzen. Diese Belichtung ermöglicht es den Modellen, die Komplexität und Variationen in realen Bildern und Videos zu erfassen, was zu einer verbesserten Leistung und verbesserten Generalisierungsfähigkeiten führt. Unter Generalisierung versteht man die Fähigkeit eines trainierten Modells, neue, unsichtbare Daten außerhalb des Trainingssatzes genau zu erkennen und zu klassifizieren.

Die Vielfalt der Stichproben in großen Datensätzen ermöglicht es Deep-Learning-Modellen, Muster über verschiedene Variationen von Objekten, Lichtverhältnissen und Hintergründen hinweg zu erkennen und zu verstehen. Diese Vielseitigkeit ist entscheidend für die Vorbereitung von Modellen, um ein breites Spektrum an visuellen Szenarien, die in realen Anwendungen auftreten, effektiv zu bewältigen.

Darüber hinaus waren große Datensätze wie ImageNet maßgeblich daran beteiligt, Deep-Learning-Modelle vorab für generische visuelle Erkennungsaufgaben zu trainieren. Diese vorab trainierten Modelle dienen durch eine Technik namens Transferlernen als Grundlage oder Ausgangspunkt für bestimmte Bildverarbeitungsaufgaben.

Beim Transferlernen wird das durch das Vortraining an einem großen Datensatz gewonnene Wissen auf kleinere, domänenspezifische Datensätze übertragen und verfeinert, die für die spezifische Anwendung relevanter sind. Dieser Prozess spart erheblich Zeit und Rechenressourcen und macht es möglich, genaue und robuste Bildverarbeitungsmodelle für verschiedene Aufgaben zu entwickeln, ohne bei Null anfangen zu müssen.

EINHALTENDE FAKTOREN

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken stellen erhebliche Einschränkungen beim Deep Learning im Markt für maschinelles Sehen dar. Während Bildverarbeitungssysteme visuelle Daten verarbeiten und analysieren, stoßen sie häufig auf sensible und private Informationen, darunter Bilder und Videos aus Überwachungs-, medizinischen Bildgebungs- und Industrieanwendungen.

Die Verwendung von Deep-Learning-Modellen erfordert für das Training den Zugriff auf große Datensätze, die möglicherweise vertrauliche Daten enthalten. Ein unzureichender Schutz dieser Datensätze erhöht das Risiko von Datenschutzverletzungen und unbefugtem Zugriff, was möglicherweise zu Datenschutzverletzungen und Sicherheitsverletzungen führt.

Darüber hinaus können maschinelle Bildverarbeitungstechnologien unbeabsichtigt persönliche Informationen oder Bilder ohne die Zustimmung des Einzelnen erfassen. Dies wirft ethische Bedenken hinsichtlich der Erhebung und Nutzung solcher Daten auf und verdeutlicht das Potenzial für Missbrauch oder unbefugten Zugriff.

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DEEP LEARNING IN DEN MASCHINEN-VISION-MARKT REGIONALE EINBLICKE

Nordamerika entwickelte sich aufgrund seiner robusten technologischen Infrastruktur, seines gut etablierten Forschungsökosystems und der Präsenz wichtiger Akteure in den Bereichen künstliche Intelligenz und maschinelles Sehen zu einem führenden Akteur auf dem Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung. Insbesondere die Vereinigten Staaten spielten aufgrund ihrer Fortschritte bei Deep-Learning-Technologien, erheblicher Investitionen in Forschung und Entwicklung und der weit verbreiteten Implementierung der maschinellen Bildverarbeitung in verschiedenen Sektoren eine wichtige Rolle bei der Marktbeherrschung.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Der Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung wurde von wichtigen Akteuren der Branche geprägt

Der Deep Learning in Machine Vision-Markt wurde von wichtigen Akteuren der Branche geprägt, darunter etablierte Technologieunternehmen und spezialisierte Firmen mit Schwerpunkt auf Machine Vision und Deep Learning. Unter ihnen stach NVIDIA als prominenter Technologieführer hervor, der für seine GPUs und KI-Hardwarebeschleuniger bekannt ist. NVIDIA war Vorreiter bei der Weiterentwicklung von Deep-Learning-Technologien und bietet Hardwarelösungen, die zahlreiche Bildverarbeitungsanwendungen ermöglichen.

Liste der Top-Deep-Learning-Unternehmen in Bildverarbeitungsunternehmen

• IFLYTEK (China)
• NavInfo (China)
• NVIDIA (U.S.)
• Qualcomm (U.S.)

BERICHTSBEREICH

Die zukünftige Nachfrage nach dem Markt für Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung wird in dieser Studie abgedeckt. Der Forschungsbericht umfasst die Unterbrechungen der Lieferkette aufgrund der Auswirkungen von Covid-19. Der Bericht behandelt die neuesten Trends und zeigt die Konvergenz von Deep-Learning-Fähigkeiten mit Edge-Computing- und Internet-of-Things-Technologien (IoT). Das Papier enthält eine Segmentierung des Deep Learning in Machine Vision-Marktes. Das Forschungspapier enthält die treibenden Faktoren, die eine entscheidende Rolle beim Wachstum und der Einführung von Deep Learning in der maschinellen Bildverarbeitung spielen. Der Bericht enthält auch Informationen zu Regional Insights, in denen sich die Region zum führenden Markt für Aluminiumnitrid-Vorlagen entwickelt hat.