Aprendizaje profundo en visión artificial Tamaño del mercado, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (hardware y software) por aplicación (automóvil, electrónica, alimentos y bebidas, atención médica, aeroespacial y defensa, y otras), pronóstico regional hasta 2031

Actualizado en: 06 May 2024

Descripción general del informe de mercado de aprendizaje profundo en visión artificial

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El tamaño del mercado global de aprendizaje profundo en visión artificial fue de 182,2 millones de dólares en 2021 y se prevé que alcance los 14448,96 millones para 2031, exhibiendo una tasa compuesta anual del 54,4% durante el período de pronóstico.

Se estima que el mercado de Aprendizaje profundo en visión artificial crecerá significativamente en los próximos años, con un tamaño proyectado de 3925,5 millones de dólares para 2028, en comparación con su tamaño de 182,2 millones de dólares en 2021. Se prevé que este notable crecimiento ocurra en una CAGR del 54,4% durante el período de 2022 a 2028.

Esto ha creado nuevas posibilidades para diversas aplicaciones en industrias como la manufactura, la automoción, la atención sanitaria, el comercio minorista, la agricultura y otras. El aprendizaje profundo implica entrenar redes neuronales artificiales con grandes conjuntos de datos, que constan de múltiples capas para procesar y extraer características y patrones relevantes de los datos de forma jerárquica.

Con la capacidad de descubrir automáticamente patrones complejos en imágenes y vídeos, los algoritmos de aprendizaje profundo son adecuados para diversas tareas de visión artificial. La visión artificial, también conocida como visión por computadora, se refiere al desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas, como computadoras o robots, percibir y comprender información visual del mundo, imitando las capacidades visuales humanas.

En la industria manufacturera, el aprendizaje profundo se utiliza para la inspección automatizada y el control de calidad en las líneas de montaje, lo que permite reducir los defectos y mejorar la eficiencia. En el sector automotriz, los algoritmos de aprendizaje profundo son cruciales para permitir la detección de objetos, el seguimiento de carriles y la evitación de obstáculos en vehículos autónomos y otros vehículos autónomos.

Se espera que el mercado de Aprendizaje profundo en visión artificial continúe su trayectoria ascendente debido a la investigación en curso, los avances en algoritmos y las mejoras de hardware. A medida que más industrias reconozcan el potencial del análisis visual impulsado por IA, es probable que aumente la demanda de aprendizaje profundo en tecnologías de visión artificial.

Impacto de COVID-19: Interrupciones en la cadena de suministro

El mercado de Aprendizaje profundo en visión artificial, como muchas otras industrias, experimentó un impacto notable debido a la pandemia de COVID-19.

El mercado de Aprendizaje profundo en la visión artificial experimentó interrupciones en la cadena de suministro como consecuencia de la pandemia global de COVID-19. Estas perturbaciones fueron el resultado de obstáculos en el flujo de bienes, servicios y componentes durante diversas etapas de producción y distribución.

 Los fabricantes de componentes de hardware de aprendizaje profundo, incluidas GPU, chips especializados y sensores, encontraron dificultades para cumplir con los cronogramas de producción debido a los bloqueos, las restricciones y la escasez de mano de obra. En consecuencia, esto provocó retrasos en la disponibilidad de equipos y componentes cruciales necesarios para el desarrollo de sistemas de visión artificial.

Además, las operaciones de envío y logística enfrentaron desafíos importantes debido a las restricciones de viaje y el cierre de fronteras. Los retrasos en la entrega resultantes y el aumento de los costos de transporte afectaron aún más el movimiento eficiente de equipos y materiales, afectando así la entrega oportuna de soluciones de visión artificial a los clientes.

La pandemia también tuvo efectos adversos en las actividades de investigación y desarrollo dentro del sector de la visión artificial. El acceso a los laboratorios era limitado, la colaboración en persona se redujo y la necesidad de priorizar asuntos urgentes provocó interrupciones en la innovación y una desaceleración en el avance de las nuevas tecnologías.

Además, las interrupciones en la cadena de suministro contribuyeron a la escasez de componentes específicos, lo que provocó fluctuaciones de precios en el mercado. Estas fluctuaciones tuvieron un impacto en los costos generales de producción y, en algunos casos, dificultaron que las empresas mantuvieran su competitividad de precios.

En general, la pandemia de COVID-19 puso de relieve las vulnerabilidades en las cadenas de suministro, lo que obligó a las empresas del mercado de aprendizaje profundo en visión artificial a adaptarse, buscar opciones de abastecimiento alternativas y construir cadenas de suministro más resilientes para mitigar los riesgos futuros.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

"Computación perimetral e integración de AIoT:"

La computación de borde y la integración de AIoT son tendencias destacadas en el aprendizaje profundo en el mercado de la visión artificial, que muestran la convergencia de las capacidades de aprendizaje profundo con la computación de borde y las tecnologías de Internet de las cosas (IoT).

La computación perimetral adopta un enfoque informático descentralizado, acercando el procesamiento y la computación de datos a la fuente de datos, generalmente en el "borde" de la red. En el contexto de la visión artificial, la computación de borde implica implementar modelos de aprendizaje profundo directamente en dispositivos de borde, como cámaras, sensores y otros dispositivos de IoT, en lugar de depender únicamente de una infraestructura centralizada basada en la nube para el procesamiento de datos.

La adopción de la informática de punta en la visión artificial permite el procesamiento de datos visuales en tiempo real o casi en tiempo real, lo que reduce la latencia asociada con el envío de datos a servidores centralizados en la nube para su análisis. Además, minimiza la necesidad de transmitir grandes volúmenes de datos visuales sin procesar a través de la red, lo que lo hace ventajoso en entornos con ancho de banda limitado.

En resumen, el mercado del aprendizaje profundo en visión artificial está presenciando un cambio significativo hacia la integración de la IA con la informática de punta y las tecnologías de IoT. Esta convergencia permite un procesamiento más eficiente y en tiempo real de datos visuales, acercando las capacidades de visión artificial a la fuente de datos para mejorar el rendimiento y reducir la dependencia de la infraestructura de nube centralizada.

"IA explicable e interpretabilidad:"

La IA explicable y la interpretabilidad estaban ganando importancia como tendencias emergentes en el mercado del aprendizaje profundo en visión artificial. Estas tendencias abordaron la necesidad crítica de mejorar la transparencia y la comprensibilidad de los modelos de aprendizaje profundo, particularmente en aplicaciones con mucho en juego e implicaciones cruciales.

La IA explicable implica la capacidad de un sistema de IA para proporcionar explicaciones comprensibles para los humanos de sus decisiones y predicciones. En el contexto de la visión artificial, esto significa que los modelos de aprendizaje profundo deberían poder ofrecer información sobre por qué realizaron clasificaciones o detecciones específicas, arrojando luz sobre los factores y características que influyeron en sus elecciones.

Estas tendencias son particularmente cruciales en industrias donde hay mucho en juego, como los diagnósticos médicos o los vehículos autónomos. Al permitir a los usuarios comprender el razonamiento detrás de las decisiones de la IA, la IA explicable genera confianza y fomenta la responsabilidad. Además, ciertos sectores como la salud y las finanzas tienen regulaciones estrictas que necesitan modelos para justificar sus decisiones, lo que hace que la IA explicable sea una herramienta esencial para que las empresas cumplan con estos requisitos.

En general, el creciente énfasis en la IA explicable y la interpretabilidad en el mercado del aprendizaje profundo en la visión artificial está impulsado por la necesidad de sistemas de IA más transparentes, responsables y confiables, especialmente en dominios donde las decisiones pueden tener consecuencias significativas.

"Transferencia de aprendizaje y modelos previamente entrenados:"

El aprendizaje por transferencia, una técnica en la que se aprovecha el conocimiento de modelos previamente entrenados para nuevas tareas, se estaba volviendo cada vez más popular en el ámbito de la visión artificial. Este enfoque implicó el uso de modelos de aprendizaje profundo previamente entrenados, como los entrenados en conjuntos de datos de imágenes extensos como ImageNet, como base para diversas aplicaciones. Al hacerlo, permitió un importante ahorro de tiempo y recursos computacionales.

"Redes generativas de confrontación:"

Las GAN estaban ganando terreno en la exploración de su capacidad para producir datos sintéticos que se parecen mucho a imágenes del mundo real. Sus aplicaciones se extendieron al aumento de datos, donde mejoraron los conjuntos de datos de entrenamiento y también a la generación de simulaciones realistas utilizadas para probar algoritmos de visión artificial.

SEGMENTACIÓN del mercado de aprendizaje profundo en visión artificial

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• Por tipo

Según el tipo, el aprendizaje profundo en el mercado de visión artificial se clasifica como hardware y software.

• Por aplicación

Basado en la aplicación, el mercado de Deep Learning en la visión artificial se clasifica como automóvil, electrónica, alimentos y bebidas, atención médica, aeroespacial y de defensa, y otros.

FACTORES IMPULSORES

"Avances en algoritmos de aprendizaje profundo"

Los avances en los algoritmos de aprendizaje profundo desempeñan un papel crucial a la hora de impulsar el crecimiento y la adopción del aprendizaje profundo en la visión artificial. Estos avances se refieren a mejoras e innovaciones continuas en los algoritmos utilizados para entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo para tareas de análisis de imágenes y videos.

Las redes neuronales convolucionales, un tipo de algoritmo de aprendizaje profundo, han sido particularmente fundamentales para revolucionar la visión artificial. Han demostrado mejoras notables en el rendimiento en diversas tareas, superando los métodos tradicionales de visión por computadora tanto en precisión como en eficiencia. Como resultado, las CNN se han convertido en la opción preferida para manejar tareas complejas de reconocimiento visual.

Una de las fortalezas importantes de los modelos de aprendizaje profundo radica en su capacidad para aprender automáticamente representaciones jerárquicas de características a partir de datos sin procesar. Esta capacidad les permite comprender patrones y estructuras complejos en imágenes y videos en diferentes niveles de granularidad. En consecuencia, los modelos de aprendizaje profundo logran un rendimiento mejorado en reconocimiento y clasificación, lo que los hace altamente efectivos en diversas aplicaciones de visión artificial.

Además, el concepto de aprendizaje por transferencia ha acelerado significativamente el desarrollo de soluciones de visión artificial. Con el aprendizaje por transferencia, el conocimiento aprendido de modelos previamente entrenados en conjuntos de datos extensos, como ImageNet, se puede aprovechar para nuevas tareas. Este enfoque sirve como un valioso punto de partida para diversas aplicaciones, ahorrando tiempo y recursos computacionales durante el entrenamiento del modelo.

En general, las mejoras continuas en los algoritmos de aprendizaje profundo, particularmente en las CNN, junto con la capacidad de aprender características abstractas y el concepto de aprendizaje por transferencia, han impulsado la adopción del aprendizaje profundo en visión artificial en diferentes industrias, abriendo nuevas posibilidades. para sistemas avanzados de reconocimiento y análisis visual.

"Disponibilidad de grandes conjuntos de datos"

La disponibilidad de conjuntos de datos grandes y diversos es un factor determinante en el crecimiento y la adopción del aprendizaje profundo en visión artificial. Estos conjuntos de datos desempeñan un papel fundamental en el entrenamiento y la optimización de modelos de aprendizaje profundo para tareas específicas de reconocimiento visual. Los modelos de aprendizaje profundo, especialmente aquellos basados ​​en redes neuronales, requieren cantidades sustanciales de datos etiquetados para aprender patrones y características complejos a partir de información visual.

Los grandes conjuntos de datos ofrecen una extensa colección de ejemplos, exponiendo los modelos a una amplia variedad de escenarios visuales. Esta exposición permite a los modelos comprender las complejidades y variaciones presentes en imágenes y videos del mundo real, lo que conduce a un mejor rendimiento y capacidades de generalización mejoradas. La generalización se refiere a la capacidad de un modelo entrenado para reconocer y clasificar con precisión datos nuevos e invisibles fuera del conjunto de entrenamiento.

La diversidad de muestras dentro de grandes conjuntos de datos permite que los modelos de aprendizaje profundo reconozcan y comprendan patrones en diferentes variaciones de objetos, condiciones de iluminación y fondos. Esta versatilidad es fundamental a la hora de preparar modelos para manejar eficazmente una amplia gama de escenarios visuales que se encuentran en aplicaciones del mundo real.

Además, grandes conjuntos de datos como ImageNet han sido fundamentales para el entrenamiento previo de modelos de aprendizaje profundo en tareas genéricas de reconocimiento visual. Estos modelos previamente entrenados sirven como base o punto de partida para tareas específicas de visión artificial a través de una técnica llamada aprendizaje por transferencia.

En el aprendizaje por transferencia, el conocimiento adquirido durante la capacitación previa en un gran conjunto de datos se transfiere y se ajusta en conjuntos de datos más pequeños y específicos de un dominio, que son más relevantes para la aplicación específica. Este proceso ahorra significativamente tiempo y recursos computacionales, lo que hace factible desarrollar modelos de visión artificial precisos y robustos para diversas tareas sin comenzar desde cero.

FACTORES DE RESTRICCIÓN

"Problemas de seguridad y privacidad de datos:"

Las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos plantean restricciones importantes en el mercado del aprendizaje profundo en la visión artificial. A medida que los sistemas de visión artificial procesan y analizan datos visuales, a menudo encuentran información confidencial y privada, incluidas imágenes y vídeos de vigilancia, imágenes médicas y aplicaciones industriales.

El uso de modelos de aprendizaje profundo requiere acceso a grandes conjuntos de datos para la capacitación, que pueden contener datos confidenciales. La protección inadecuada de estos conjuntos de datos aumenta el riesgo de violaciones de datos y acceso no autorizado, lo que podría provocar violaciones de privacidad y de seguridad.

Además, las tecnologías de visión artificial pueden capturar inadvertidamente información o imágenes personales sin el consentimiento de las personas. Esto plantea consideraciones éticas con respecto a la recopilación y el uso de dichos datos, destacando el potencial de uso indebido o acceso no autorizado.

Aprendizaje profundo en el mercado de visión artificial PERSPECTIVAS REGIONALES

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América del Norte surgió como un actor líder en el mercado de aprendizaje profundo en visión artificial, impulsado por su sólida infraestructura tecnológica, su ecosistema de investigación bien establecido y la presencia de actores clave en las industrias de inteligencia artificial y visión artificial. Estados Unidos, en particular, jugó un papel importante en el dominio del mercado debido a sus avances en tecnologías de aprendizaje profundo, inversiones sustanciales en investigación y desarrollo y la implementación generalizada de la visión artificial en diversos sectores.

ACTORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

"El mercado del aprendizaje profundo en visión artificial estuvo determinado por actores clave de la industria"

El mercado del aprendizaje profundo en visión artificial estuvo conformado por actores clave de la industria, que abarcan empresas de tecnología establecidas y firmas especializadas que se centran en la visión artificial y el aprendizaje profundo. Entre ellos, NVIDIA se destacó como un destacado líder tecnológico reconocido por sus GPU y aceleradores de hardware de IA. NVIDIA ha estado a la vanguardia en impulsar avances en tecnologías de aprendizaje profundo, ofreciendo soluciones de hardware que potencian numerosas aplicaciones de visión artificial.

Lista de actores del mercado perfilados

• IFLYTEK (China)
• NavInfo (China)
• NVIDIA (EE.UU.)
• Qualcomm (EE.UU.)

INFORME DE COBERTURA

En este estudio se cubre la demanda futura del mercado de aprendizaje profundo en visión artificial. El informe de investigación incluye las interrupciones en la cadena de suministro debido al impacto de Covid-19. El informe cubre las últimas tendencias y muestra la convergencia de las capacidades de aprendizaje profundo con la informática de punta y las tecnologías de Internet de las cosas (IoT). El documento incluye una segmentación del mercado de Aprendizaje profundo en visión artificial. El artículo de investigación incluye los factores impulsores que desempeñan un papel crucial a la hora de impulsar el crecimiento y la adopción del aprendizaje profundo en la visión artificial. El informe también cubre información sobre conocimientos regionales donde la región que ha surgido es líder en el mercado de plantillas de nitruro de aluminio.