Tamaño del mercado de redes neuronales artificiales, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (red neuronal artificial de retroalimentación, red neuronal artificial de retroalimentación y otras), por aplicación (telecomunicaciones, farmacéutica, transporte, educación e investigación y otras), información regional y pronóstico de 2026 a 2035

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DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MERCADO DE REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Se estima que el mercado mundial de redes neuronales artificiales tendrá un valor de aproximadamente 3,15 mil millones de dólares en 2026. Se prevé que el mercado alcance los 17,26 mil millones de dólares en 2035, expandiéndose a una tasa compuesta anual del 17,8% entre 2026 y 2035. América del Norte lidera con ~40% de participación en innovación en IA, Asia-Pacífico le sigue con ~35% y Europa tiene ~20%. El crecimiento está impulsado por la adopción del aprendizaje automático.

Una red neuronal artificial (RNA) funciona de manera similar a la red neuronal del cerebro al procesar mucha información compleja de manera similar y con la misma precisión. Al reducir los complejos procesos biológicos a nodos computacionales, que resuenan con las neuronas, las RNA procesan señales de entrada, realizan cálculos y producen señales de salida, de manera similar a como se produce la activación de las neuronas cerebrales. Tareas como la manipulación de datos alterando los parámetros de la red, como pesos y sesgos, se realizan mediante un aprendizaje exhaustivo de las redes neuronales. Con este marco computacional, los algoritmos pueden realizar procesos más avanzados de reconocimiento de patrones y toma de decisiones que en la mayoría de los casos son necesarios en las tareas de aprendizaje automático. Las RNA mejoran la vida de las personas a través del desarrollo del sistema de salud y las finanzas al brindar soluciones y mejoras predictivas. En realidad, las RNA representan los esfuerzos humanos por emular operaciones cerebrales complejas, proporcionando así nuevas herramientas para un procesamiento de datos rápido y en profundidad.

El aprendizaje automático en el campo de las RNA es un factor clave para democratizar y potenciar máquinas que puedan emular la inteligencia humana en diferentes campos. A través de una estructura en capas y el establecimiento de vínculos entre estas capas, las RNA pueden procesar entradas complejas con información y patrones e incluso pueden tomar decisiones de forma autónoma. La adaptabilidad de las RNA hace posible diseñar diferentes arquitecturas de red, cada una de las cuales está diseñada para abordar diferentes dominios de problemas. Es ampliamente conocido que las RNA son especialistas en dos competencias básicas: reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural y previsión financiera. Por lo tanto, estas redes han contribuido a revoluciones en los sectores médico, financiero y otros, lo que ha dado como resultado la innovación de tareas como el modelado predictivo, la clasificación y la optimización, por nombrar algunas. En otras palabras, las RNA simplemente reflejan nuestro interminable intento de recrear la compleja maquinaria del cerebro y, como resultado, nos brindan nuevas oportunidades para aumentar nuestro poder de procesamiento.

HALLAZGOS CLAVE

IMPACTO DEL COVID-19

La pandemia ha afectado al mercado de forma tanto positiva como negativa 

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentado una demanda inferior a la prevista en todas las regiones en comparación con los niveles previos a la pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento de la CAGR es atribuible al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a niveles prepandémicos.

La pandemia ha traído efectos tanto positivos como negativos al mercado de redes neuronales artificiales (RNA). Aunque ha traído muchas complicaciones para diversas industrias, también ofreció una forma de integración y mayor desarrollo de las tecnologías ANN. Sólo el campo de la atención sanitaria disfruta de un aumento significativo en la implementación de ANN a medida que se propaga la pandemia, con la creciente demanda de este tipo de soluciones en este sector. Las RNA se han convertido en una herramienta invaluable en varios aspectos decuidado de la saludincluido el descubrimiento de fármacos, el diagnóstico de enfermedades y el seguimiento de pacientes. Estos modelos predictivos de ANN se han convertido en herramientas indispensables para la detección de datos de pacientes, la identificación de patrones y la predicción de la progresión y los resultados de la enfermedad, de modo que el personal de salud pueda tomar decisiones informadas y gestionar a los pacientes de manera eficiente, creando un entorno favorable para un buen crecimiento en medio de una pandemia.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

La creación de redes de neuronas para procesar y analizar los datos está impulsando el mercado

El desarrollo del mercado de Redes Neuronales Artificiales (RNA) está impulsado por la adopción de la red de neuronas interconectadas como mecanismo para procesar grandes volúmenes de datos y analizarlos. Este enfoque innovador utiliza redes de neuronas artificiales interconectadas que imitan las redes neuronales biológicas en su funcionamiento. Estos nodos de datos conectados se someten a procesos y análisis complejos, lo que da lugar a la mejora de las redes neuronales artificiales. Este paradigma utiliza interacciones y componentes computacionales similares a las neuronas del cerebro para abordar tareas que implican análisis de datos complicados de una manera más inteligente. Por lo tanto, el área del mercado ve un aumento sustancial en su alcance a medida que las instituciones y organizaciones reconocen que dichos sistemas podrían ayudar a abordar una multitud de problemas de procesamiento de datos. Mediante la utilización de sistemas neuronales interconectados, las RNA brindan soluciones avanzadas para varias industrias. Por tanto, existe una oportunidad para infinitas innovaciones y eficiencia en el análisis de datos y los procesos de toma de decisiones.

• Según el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de EE. UU., casi el 74% de las organizaciones han adoptado modelos ANN para el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones, lo que destaca un rápido aumento en la integración de la IA en todas las industrias.

• Según el Índice de Economía y Sociedad Digital 2024 de la Comisión Europea, alrededor del 62% de las empresas en Europa están utilizando soluciones basadas en ANN para el análisis de datos, impulsando la innovación en automatización y modelado predictivo.

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SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE REDES NEURALES ARTIFICIALES

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en Red neuronal artificial de retroalimentación, Red neuronal artificial de retroalimentación y otros.

• Red neuronal artificial Feed Forward: este tipo de arquitectura de red neuronal donde las conexiones entre nodos son unidireccionales y carecen de ciclos. Destacan en tareas como reconocimiento de patrones, clasificación y regresión, lo que los hace versátiles para aplicaciones de aprendizaje automático. Estas redes procesan datos de forma secuencial a través de capas sin bucles de retroalimentación, comúnmente aplicados en reconocimiento de imágenes, pronósticos financieros y procesamiento de lenguaje natural. Su simplicidad, facilidad de implementación y capacidades de procesamiento rápido de datos son ventajas notables.

• Red neuronal artificial de retroalimentación: este tipo de red neuronal incorpora bucles que permiten que las salidas ajusten los pesos, mejorando la precisión. Refinan las predicciones de forma iterativa comparando los resultados con los resultados deseados, algo crucial en el modelado de sistemas dinámicos y la predicción de series temporales. Aunque son más aptas para tareas complejas que las redes de retroalimentación, requieren un ajuste meticuloso de los parámetros para evitar la inestabilidad. Su capacidad para ajustar parámetros en función de errores ofrece capacidades de aprendizaje superiores, ideales para tareas secuenciales y dependientes de la memoria.

• Otros: dentro del mercado de redes neuronales artificiales, la categoría "Otros" incluye arquitecturas de red especializadas para tareas específicas, como redes de funciones de base radial, redes neuronales convolucionales y redes neuronales recurrentes, cada una diseñada para aplicaciones únicas como reconocimiento de imágenes, análisis de datos secuenciales o aproximación de funciones no lineales. Las organizaciones adoptan estas redes en función de la complejidad de los datos para lograr un rendimiento óptimo, mientras que la investigación continua impulsa la innovación para satisfacer las demandas cambiantes del mercado.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en Telecomunicaciones, Farmacéutica y Transporte, Educación e Investigación y otros.

• Telecomunicaciones: Entelecomunicaciones, las redes neuronales artificiales son útiles para la asignación de recursos, la predicción del tráfico y la optimización de la red. Mejoran la seguridad y confiabilidad del sistema al ayudar en la detección de fallas. Las redes neuronales también ayudan con aplicaciones de atención al cliente como el reconocimiento de voz y Chabot. Maximizan la conexión y mejoran la experiencia del usuario de telecomunicaciones al proporcionar mantenimiento predictivo y ayudar a establecer redes 5G.

• Farmacéutico: las redes neuronales artificiales aceleran la identificación de candidatos, pronostican interacciones y analizan estructuras moleculares para ayudar en el descubrimiento de fármacos. A través de exámenes genéticos, personalización de terapias y análisis de datos de pacientes, brindan atención personalizada. El reclutamiento de pacientes, el diseño de ensayos clínicos y la predicción de resultados se simplifican mediante redes neuronales. Además, mejoran el diagnóstico de enfermedades mediante la evaluación de síntomas y el análisis de imágenes médicas. Además, ayudan a los pacientes a elegir tratamientos mediante la evaluación de las respuestas a los medicamentos en función de perfiles genéticos.

• Transporte: las redes neuronales artificiales desempeñan un papel clave en la gestión del tráfico al proporcionar sistemas de transporte inteligentes, predicción y reducción de la congestión. Estas redes ayudan en la percepción, el juicio y el control para una navegación segura en la tecnología de vehículos autónomos. Las redes neuronales también mejoran la gestión de flotas al analizar datos relacionados con el mantenimiento, la planificación de rutas, el rendimiento del vehículo y el consumo de combustible. Además, al proporcionar monitoreo en tiempo real, señalización adaptativa y mantenimiento predictivo, ayudan al desarrollo de infraestructura de transporte inteligente y mejoran la planificación de la capacidad, la previsión de la demanda y la programación del transporte público.

• Educación e investigación: las redes neuronales artificiales impulsan plataformas de aprendizaje adaptativo que adaptan el contenido educativo al rendimiento y las preferencias de aprendizaje de los estudiantes individuales. Ayudan a los investigadores a analizar conjuntos de datos complejos, identificar patrones y predecir resultados en diversas disciplinas. En los estudios de ciencias cognitivas, estas redes modelan funciones cerebrales, procesos de memoria y mecanismos de toma de decisiones. Además, facilitan el desarrollo de laboratorios virtuales para la realización de experimentos y simulaciones, fomentando experiencias de aprendizaje interactivo. Por último, las redes neuronales brindan a las instituciones educativas análisis predictivos para el desempeño de los estudiantes, la previsión de matriculación y la optimización de la asignación de recursos.

• Otros: Las redes neuronales artificiales encuentran una aplicación generalizada en las industrias de finanzas, pronóstico de acciones, evaluación de riesgos, detección y comercio de fraudes, en energía para optimizar la producción, predecir la demanda e integrar energías renovables en el comercio minorista, para recomendaciones personalizadas, pronóstico de la demanda, gestión de precios e inventarios, en monitoreo ambiental, para detección de contaminación, modelado climático y conservación de la vida silvestre y en entretenimiento, para recomendación y categorización de contenido en streaming y medios.

FACTORES IMPULSORES

Mayor necesidad de soluciones basadas en Al para liderar la expansión del mercado

La creciente demanda de soluciones impulsadas por IA se ha convertido en la principal fuerza detrás del crecimiento del mercado mundial de redes neuronales artificiales. Las soluciones de IA sirven como base y los recursos que permiten a las empresas expandirse digitalmente son el factor clave del desarrollo. La inversión en IA es la causa fundamental importante de esta tendencia, que se debe a que un número cada vez mayor de países están incorporando soluciones de IA en sus sistemas y están adoptando políticas que están en línea con las tecnologías modernas. Por lo tanto, se está produciendo una integración más amplia de la IA en diferentes campos explotando su potencial para mejorar la productividad. Al hacerlo, las organizaciones pueden deshacerse del precio inicial establecido asociado con la adquisición y el mantenimiento de la infraestructura de hardware local. Esta transición enfatiza no solo el mayor uso de soluciones de IA sino también la adopción de la IA como medio para realizar negocios y lograr eficiencia y competitividad.

• Según el Foro Económico Mundial (WEF), alrededor del 68% de las empresas a nivel mundial informan que la implementación de IA y ANN es una estrategia clave para mejorar la eficiencia operativa y la competitividad.

• Según datos de la OCDE, el 57% de los países miembros han integrado tecnologías ANN en estrategias nacionales de IA para impulsar las aplicaciones de atención médica, educación y ciudades inteligentes.

Soluciones basadas en la nube para intensificar el crecimiento del mercado

Si bien es probable que las soluciones basadas en la nube sigan marcando el ritmo de la expansión significativa del mercado de redes neuronales de IA. Debido a que el campo de la Inteligencia Artificial está en constante estado de mejora con tecnologías cada vez más avanzadas, casi todos los sistemas de redes neuronales artificiales ahora eligen la implementación basada en la nube. Esto se debe principalmente a los beneficios de reducción de costos y almacenamiento de datos que brinda la computación en la nube. Además, los proveedores de servicios en la nube se suscriben a un plan de pago por uso que permite a las empresas pagar sólo por los servicios que han utilizado en un momento determinado. Además de la rentabilidad, este método también permite ajustar los recursos de la organización a las diferentes necesidades que pueda tener. Al final, la solución Cloud para sistemas de Redes Neuronales Artificiales destaca su papel protagonista en el aumento de la eficiencia de las operaciones o en el proceso de integración dentro de sistemas tecnológicos cada día más avanzados.

FACTORES RESTRICTIVOS

Escasez de especialistas con experiencia para obstaculizar el crecimiento del mercado

Uno de los factores que obstaculizan la expansión del mercado global es la escasez de recursos informáticos y la falta de personal calificado que domine las soluciones ANN. De hecho, para las grandes empresas, entrenar redes neuronales profundas es bastante exigente. A veces, el requisito es tal que es posible que sea necesario adoptar nuevas tecnologías costosas, como el uso de unidades de procesamiento tensorial (TPU) ounidades de procesamiento de gráficos (GPU). La disponibilidad de este tipo de información es una de las razones por las que se dificulta la incorporación de redes neuronales artificiales en la vida diaria de las personas y en el trabajo de las organizaciones. Además, la demanda de especialistas en redes neuronales y expertos en proveedores de servicios de aprendizaje profundo supera la oferta de recursos humanos calificados, lo que dificulta la tarea de contratación para quienes buscan diseñar, capacitar e implementar redes neuronales con alta eficiencia. Los desafíos específicamente en recursos computacionales y la falta de recursos expertos potencialmente frenarán el crecimiento en el mercado de redes neuronales artificiales.

• Según el informe de 2023 de la UNESCO sobre habilidades digitales, el 54% de los países enfrentan una escasez de profesionales capacitados en RNA, lo que crea una importante brecha de talento en el sector.

• Según el Departamento de Energía de EE. UU. (DOE), entrenar grandes modelos de ANN consume casi 200 megavatios-hora de energía por proyecto, lo que restringe el crecimiento debido a los altos costos computacionales.

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Perspectivas regionales del mercado de redes neuronales artificiales

El mercado norteamericano se esfuerza debido a una tendencia creciente hacia el cumplimiento cada vez mayor de las regulaciones en materia de privacidad y seguridad de datos.

El mercado está segregado principalmente en Europa, América Latina, Asia Pacífico, América del Norte y Medio Oriente y África.

América del Norte comenzó a ocupar la cuota de mercado mundial de redes neuronales artificiales debido a la mayor demanda de soluciones relativas al cumplimiento normativo en el campo de la privacidad y seguridad de los datos. La región muestra particular énfasis en la implementación de acciones regulatorias que se cree que son tanto para la privacidad de los datos como para proteger la seguridad de las amenazas cibernéticas. Esta característica de las soluciones de cumplimiento sobre privacidad y seguridad de datos resulta lógicamente en la expansión del mercado de redes neuronales artificiales en América del Norte. Las leyes estrictas son una de las herramientas que utiliza la región para enfatizar su deseo de proteger los derechos de privacidad y reforzar las prácticas de seguridad necesarias. Como resultado, América del Norte está avanzando en este campo y se están introduciendo regulaciones más estrictas para garantizar la posición correcta de la región en el panorama del mercado global.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

Las asociaciones estratégicas entre los actores clave de la industria ayudan al mercado a través de innovaciones

Los actores clave de la industria están creando asociaciones estratégicas con instituciones de investigación, universidades y otras organizaciones para la exploración conjunta de actividades pioneras en el campo de las redes neuronales artificiales. Estas asociaciones incluyen proyectos colaborativos que se centran en ampliar las fronteras de la investigación y el desarrollo de la IA. A través de la colaboración con instituciones académicas y organizaciones de investigación, las empresas aprovechan la oportunidad de una combinación de diferentes conocimientos, recursos y perspectivas para avanzar en el desarrollo de las redes neuronales artificiales. Los esfuerzos conjuntos emprendidos por estas empresas tienen como objetivo aprovechar la inteligencia colectiva y el ingenio de varios actores para lograr un ritmo de innovación más rápido y tal vez un avance trascendental en el campo de la tecnología de inteligencia artificial. Estas estrategias demuestran un intento concertado de catalizar la integración y la naturaleza interdisciplinaria del desarrollo y la integración de las redes neuronales en múltiples industrias y disciplinas actúan como impulsores de la evolución y realización de las RNA.

• IBM Corporation (EE. UU.): Según las actualizaciones de IBM Research, en 2023 se presentaron más de 3000 patentes en tecnologías relacionadas con la IA y las ANN, lo que refuerza su liderazgo global.

• Google Inc. (EE. UU.): Según el informe de Google AI de 2024, más de 1.200 millones de usuarios interactúan diariamente con servicios impulsados ​​por ANN como Google Translate y el reconocimiento de imágenes.

Lista de las principales empresas de redes neuronales artificiales

• IBM Corporation (U.S.)
• Google Inc. (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Microsoft Corporation (U.S.)
• Oracle Corporation (U.S.)
• Ward Systems Group, Inc (U.S.)
• NeuroDimension, Inc (U.S.)
• Alyuda Research, LLC (U.S.)
• Neuralware (U.S.)
• Qualcomm Technologies, Inc (U.S.)
• GMDH, LLC (U.S.)
• Clarifai (U.S.)
• Neural Technologies Limited (U.K.)
• Starmind International AG (Switzerland)
• SAP SE (Germany)

DESARROLLO INDUSTRIAL

Octubre de 2023:Los científicos de la Universidad de Monash utilizan la impresión 3D para construir redes neuronales vivas a partir de células cerebrales de rata, con las que anticipan una revolución biomédica. Al igual que los cerebros completos tradicionales, se espera que estos mini cerebros tengan la ventaja de las pruebas de drogas y la medicina personalizada. Los problemas son la traducción de células de cultivos de laboratorio al uso humano y la escalabilidad a la demanda global esperada. A pesar de todos los obstáculos, esta tecnología pronto revolucionará la investigación biomédica y el tratamiento de enfermedades neurodegenerativas.

COBERTURA DEL INFORME

El estudio abarca un análisis FODA completo y proporciona información sobre la evolución futura del mercado. Examina varios factores que contribuyen al crecimiento del mercado, explorando una amplia gama de categorías de mercado y aplicaciones potenciales que pueden afectar su trayectoria en los próximos años. El análisis tiene en cuenta tanto las tendencias actuales como los puntos de inflexión históricos, proporcionando una comprensión holística de los componentes del mercado e identificando áreas potenciales de crecimiento.

El informe de investigación profundiza en la segmentación del mercado, utilizando métodos de investigación tanto cualitativos como cuantitativos para proporcionar un análisis exhaustivo. También evalúa el impacto de las perspectivas financieras y estratégicas en el mercado. Además, el informe presenta evaluaciones nacionales y regionales, considerando las fuerzas dominantes de la oferta y la demanda que influyen en el crecimiento del mercado. El panorama competitivo está meticulosamente detallado, incluidas las cuotas de mercado de competidores importantes. El informe incorpora nuevas metodologías de investigación y estrategias de jugadores adaptadas al período de tiempo previsto. En general, ofrece información valiosa y completa sobre la dinámica del mercado de una manera formal y fácilmente comprensible.