Apprentissage en profondeur dans la taille du marché, la part, la croissance et l'analyse de l'industrie de l'apprentissage, par type (matériel et logiciel) par application (automobile, électronique, nourriture et boisson, soins de santé, aérospatiale et défense, et autres), prévisions régionales jusqu'en 2033

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Présentation du rapport sur le marché de l'apprentissage en profondeur dans la vision de la machine

L'apprentissage en profondeur mondiale dans la taille du marché de la vision industrielle était de 0,67 milliard de dollars en 2024 et le marché devrait toucher 34,43 milliards d'ici 2033, présentant un TCAC de 54,4% au cours de la période de prévision.

Le marché de l'apprentissage en profondeur sur la vision industrielle devrait augmenter considérablement dans les années à venir, avec une taille projetée de 3925,5 millions USD d'ici 2028, par rapport à sa taille de 182,2 millions USD en 2021. Cette croissance remarquable devrait se produire à un TCAC de 54,4% au cours de la période de 2022 à 2028.

Cela a créé de nouvelles possibilités pour diverses applications dans des secteurs comme la fabrication, l'automobile, les soins de santé, le commerce de détail, l'agriculture et autres. L'apprentissage en profondeur implique la formation de réseaux de neurones artificiels avec de grands ensembles de données, composés de plusieurs couches pour traiter et extraire des caractéristiques et des modèles pertinents de données hiérarchiquement.

Avec la possibilité de découvrir automatiquement des modèles complexes dans les images et les vidéos, les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont bien adaptés à diverses tâches de vision industrielle. La vision industrielle, également connue sous le nom de vision par ordinateur, fait référence au développement d'algorithmes et de techniques qui permettent aux machines, telles que des ordinateurs ou des robots, de percevoir et de comprendre les informations visuelles du monde, imitant les capacités visuelles humaines.

Dans l'industrie manufacturière, l'apprentissage en profondeur est utilisé pour l'inspection automatisée et le contrôle de la qualité sur les chaînes de montage, conduisant à des défauts réduits et à une amélioration de l'efficacité. Dans le secteur automobile, les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont cruciaux pour permettre la détection d'objets, le suivi des voies et l'évitement des obstacles dans les voitures autonomes et d'autres véhicules autonomes.

Le marché de l'apprentissage en profondeur sur la vision industrielle devrait poursuivre sa trajectoire à la hausse en raison de la recherche en cours, des progrès des algorithmes et des améliorations matérielles. Alors que de plus en plus d'industries reconnaissent le potentiel de l'analyse visuelle axée sur l'IA, la demande d'apprentissage en profondeur dans les technologies de vision industrielle devrait augmenter.

Impact Covid-19

" Perturbations de la chaîne d'approvisionnement"

L'apprentissage en profondeur sur le marché de la vision industrielle, comme de nombreuses autres industries, a connu un impact notable en raison de la pandémie Covid-19.

Learning Learning sur le marché de la vision machine a connu les perturbations de la chaîne d'approvisionnement en raison de la pandémie mondiale de Covid-19. Ces perturbations résultent des obstacles à l'écoulement des biens, des services et des composants à divers stades de production et de distribution.

Les fabricants de composants matériels d'apprentissage en profondeur, y compris les GPU, les puces spécialisées et les capteurs, ont rencontré des difficultés à adhérer aux calendriers de production en raison de verrouillage, de restrictions et de pénuries de main-d'œuvre. Par conséquent, cela a conduit à des retards dans la disponibilité d'équipements et de composants cruciaux nécessaires au développement de systèmes de vision machine.

De plus, les opérations d'expédition et de logistique ont été confrontées à des défis importants en raison des restrictions de voyage et des fermetures de frontières. Les retards de livraison qui en résultent et l'augmentation des coûts de transport ont eu un impact sur le mouvement efficace de l'équipement et des matériaux, affectant ainsi la livraison en temps opportun des solutions de vision machine aux clients.

La pandémie a également eu des effets néfastes sur les activités de recherche et de développement dans le secteur de la vision industrielle. L'accès aux laboratoires était limité, la collaboration en personne a été réduite et la nécessité de prioriser les questions urgentes a entraîné des perturbations de l'innovation et un ralentissement de l'avancement des nouvelles technologies.

De plus, les perturbations de la chaîne d'approvisionnement ont contribué à des pénuries de composants spécifiques, provoquant des fluctuations de prix sur le marché. Ces fluctuations ont eu un impact sur les coûts de production globaux et, dans certains cas, ont rendu difficile pour les entreprises de maintenir leur compétitivité sur les prix.

Dans l'ensemble, la pandémie Covid-19 a mis en évidence les vulnérabilités dans les chaînes d'approvisionnement, nécessitant des entreprises sur le marché de l'apprentissage en profondeur sur la vision machine pour s'adapter, rechercher des options d'approvisionnement alternatives et créer des chaînes d'approvisionnement plus résilientes pour atténuer les risques futurs.

Dernières tendances

"Informatique Edge et intégration AIOT"

L'informatique Edge et l'intégration AIOT sont des tendances importantes dans l'apprentissage en profondeur sur le marché de la vision industrielle, présentant la convergence des capacités d'apprentissage en profondeur avec les technologies Edge Computing et Internet des objets (IoT).

L'informatique Edge adopte une approche informatique décentralisée, rapprochant le traitement des données et le calcul de la source de données, généralement à «bord» du réseau. Dans le contexte de la vision à la machine, le calcul Edge implique le déploiement de modèles d'apprentissage en profondeur directement sur les appareils Edge, tels que les caméras, les capteurs et d'autres dispositifs IoT, plutôt que de s'appuyer uniquement sur une infrastructure centralisée basée sur le cloud pour le traitement des données.

L'adoption de l'informatique de bord dans la vision industrielle permet un traitement en temps réel ou en temps proche des données visuelles, réduisant la latence associée à l'envoi de données aux serveurs de cloud centralisés pour l'analyse. En outre, il minimise la nécessité de transmettre de grands volumes de données visuelles brutes sur le réseau, ce qui le rend avantageux dans des environnements limités à la bande passante.

En résumé, l'apprentissage en profondeur sur le marché de la vision industrielle est témoin d'un changement significatif vers l'intégration de l'IA avec les technologies de l'informatique Edge et de l'IoT. Cette convergence permet un traitement plus efficace et en temps réel des données visuelles, rapprochant les capacités de vision industrielle de la source de données pour des performances améliorées et réduit la dépendance à l'égard de l'infrastructure de cloud centralisée.

"IA et interprétabilité explicables"

L'IA et l'interprétabilité explicables gagnaient de l'importance en tant que tendances émergentes du marché de l'apprentissage en profondeur sur la vision industrielle. Ces tendances ont abordé la nécessité critique d'améliorer la transparence et la compréhensibilité des modèles d'apprentissage en profondeur, en particulier dans les applications avec des enjeux élevés et des implications cruciales.

L'IA explicable implique la capacité d'un système d'IA à fournir des explications indispensables humaines pour ses décisions et ses prédictions. Dans le contexte de la vision industrielle, cela signifie que les modèles d'apprentissage en profondeur devraient être en mesure de donner un aperçu des raisons pour lesquelles elles ont fait des classifications ou des détections spécifiques, en mettant en lumière les facteurs et les caractéristiques qui ont influencé leurs choix.

Ces tendances sont particulièrement cruciales dans les industries où les enjeux sont élevés, comme les diagnostics médicaux ou les véhicules autonomes. En permettant aux utilisateurs de saisir le raisonnement derrière les décisions de l'IA, AI explicable établit la confiance et favorise la responsabilité. De plus, certains secteurs comme les soins de santé et les finances ont des réglementations strictes qui nécessitent des modèles pour justifier leurs décisions, faisant de l'IA explicable un outil essentiel pour que les entreprises se conforment à ces exigences.

Dans l'ensemble, l'accent croissant sur l'IA et l'interprétabilité explicables dans l'apprentissage en profondeur sur le marché de la vision industrielle sont motivés par la nécessité de systèmes d'IA plus transparents, responsables et fiables, en particulier dans les domaines où les décisions peuvent avoir des conséquences importantes.

"Transférer l'apprentissage et les modèles pré-formés"

L'apprentissage du transfert, une technique où les connaissances des modèles pré-formées sont exploitées pour de nouvelles tâches, devenait de plus en plus populaire dans le domaine de la vision machine. Cette approche impliquait l'utilisation de modèles d'apprentissage en profondeur pré-formées, tels que ceux formés sur de vastes ensembles de données d'images comme ImageNet, comme base pour diverses applications. Ce faisant, il a permis de temps et d'économies de ressources informatiques.

"Réseaux adversaires génératifs"

Gans gagnait du terrain dans l'exploration de leur capacité à produire des données synthétiques qui ressemblent étroitement aux images du monde réel. Leurs applications se sont étendues à l'augmentation des données, où ils ont amélioré les ensembles de données de formation, ainsi que dans la génération de simulations réalistes utilisées pour tester les algorithmes de vision industrielle.

Apprentissage en profondeur dans la segmentation du marché de la vision industrielle

Par type

Basé sur le type d'apprentissage en profondeur sur le marché de la vision machine est classé comme matériel et logiciel.

Par demande

Sur la base de l'application, l'apprentissage en profondeur sur le marché de la vision automatique est classé comme automobile, électronique, alimentaire et boisson, les soins de santé, l'aérospatiale et la défense, et autres.

Facteurs moteurs

"Avancées dans les algorithmes d'apprentissage en profondeur"

Les progrès des algorithmes d'apprentissage en profondeur jouent un rôle crucial dans la croissance et l'adoption de l'apprentissage en profondeur dans la vision machine. Ces progrès se réfèrent à des améliorations et des innovations continues dans les algorithmes utilisés pour former et déployer des modèles d'apprentissage en profondeur pour les tâches d'analyse d'image et de vidéo.

Les réseaux de neurones convolutionnels, un type d'algorithme d'apprentissage en profondeur, ont particulièrement contribué à révolutionner la vision industrielle. Ils ont démontré des améliorations de performances remarquables dans diverses tâches, dépassant les méthodes de vision informatique traditionnelles en précision et en efficacité. En conséquence, les CNN sont devenus le choix préféré pour gérer les tâches de reconnaissance visuelle complexes.

L'une des forces importantes des modèles d'apprentissage en profondeur réside dans leur capacité à apprendre automatiquement les représentations hiérarchiques des fonctionnalités des données brutes. Cette capacité leur permet de comprendre des modèles et des structures complexes dans les images et les vidéos à différents niveaux de granularité. Par conséquent, les modèles d'apprentissage en profondeur obtiennent des performances améliorées de reconnaissance et de classification, ce qui les rend très efficaces dans diverses applications de vision industrielle.

De plus, le concept d'apprentissage par transfert a considérablement accéléré le développement de solutions de vision industrielle. Avec l'apprentissage du transfert, les connaissances apprises des modèles pré-formées sur des ensembles de données étendus, tels que ImageNet, peuvent être exploités pour de nouvelles tâches. Cette approche constitue un point de départ précieux pour diverses applications, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources informatiques pendant la formation des modèles.

Dans l'ensemble, les améliorations continues des algorithmes d'apprentissage en profondeur, en particulier dans les CNN, ainsi que la capacité d'apprendre les caractéristiques abstraites et le concept d'apprentissage du transfert, ont propulsé l'adoption de l'apprentissage en profondeur dans la vision industrielle dans différentes industries, ouvrant de nouvelles possibilités pour un visuel avancé Systèmes d'analyse et de reconnaissance.

"Disponibilité de grands ensembles de données"

La disponibilité d'ensembles de données importants et divers est un facteur de moteur crucial dans la croissance et l'adoption de l'apprentissage en profondeur dans la vision machine. Ces ensembles de données jouent un rôle central dans la formation et l'optimisation des modèles d'apprentissage en profondeur pour des tâches de reconnaissance visuelle spécifiques. Les modèles d'apprentissage en profondeur, en particulier ceux basés sur les réseaux de neurones, nécessitent des quantités substantielles de données étiquetées pour apprendre des modèles et des fonctionnalités complexes à partir d'informations visuelles.

Les grands ensembles de données offrent une vaste collection d'exemples, exposant des modèles à une grande variété de scénarios visuels. Cette exposition permet aux modèles de saisir les complexités et les variations présentes dans les images et vidéos du monde réel, conduisant à des performances améliorées et à une amélioration des capacités de généralisation. La généralisation fait référence à la capacité d'un modèle formé à reconnaître et classer avec précision les nouvelles données invisibles en dehors de l'ensemble de formation.

La diversité des échantillons dans de grands ensembles de données permet aux modèles d'apprentissage en profondeur de reconnaître et de comprendre les modèles à travers différentes variations d'objets, de conditions d'éclairage et d'arrière-plan. Cette polyvalence contribue à la préparation des modèles pour gérer efficacement un large éventail de scénarios visuels rencontrés dans des applications réelles.

De plus, les grands ensembles de données comme ImageNet ont joué un rôle déterminant dans les modèles d'apprentissage en profondeur pré-formation sur les tâches génériques de reconnaissance visuelle. Ces modèles pré-formés servent de base ou de point de départ pour des tâches spécifiques de vision machine à travers une technique appelée apprentissage transfert.

Dans l'apprentissage du transfert, les connaissances acquises à partir de la pré-formation sur un grand ensemble de données sont transférées et affinées sur des ensembles de données plus petits et spécifiques au domaine, qui sont plus pertinents pour l'application spécifique. Ce processus économise considérablement le temps et les ressources de calcul, ce qui rend la réalisation de développer des modèles de vision machine précis et robuste pour diverses tâches sans repartir de zéro.

Facteurs de contenus

"Confidentialité des données et problèmes de sécurité"

Les problèmes de confidentialité et de sécurité des données posent des contraintes importantes dans l'apprentissage en profondeur sur le marché de la vision industrielle. Au fur et à mesure que les systèmes de vision machine traitent et analysent les données visuelles, elles rencontrent souvent des informations sensibles et privées, y compris des images et des vidéos de la surveillance, de l'imagerie médicale et des applications industrielles.

L'utilisation de modèles d'apprentissage en profondeur nécessite l'accès à de grands ensembles de données pour la formation, qui peuvent contenir des données confidentielles. Une protection inadéquate de ces ensembles de données augmente le risque de violations de données et d'accès non autorisé, entraînant potentiellement des violations de la vie privée et des violations de sécurité.

De plus, les technologies de vision industrielle peuvent capturer par inadvertance des informations personnelles ou des images sans le consentement des individus. Cela augmente les considérations éthiques concernant la collecte et l'utilisation de ces données, mettant en évidence le potentiel d'utilisation abusive ou d'accès non autorisé.

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Apprentissage en profondeur sur le marché de la vision machine

L'Amérique du Nord est devenue un acteur de premier plan sur le marché de l'apprentissage en profondeur sur la vision industrielle, tirée par sa solide infrastructure technologique, un écosystème de recherche bien établi et la présence d'acteurs clés dans les industries de l'intelligence artificielle et de la machine-vision. Les États-Unis, en particulier, ont joué un rôle important dans la domination du marché en raison de ses progrès dans les technologies d'apprentissage en profondeur, des investissements substantiels dans la recherche et le développement et la mise en œuvre généralisée de la vision machine dans divers secteurs.

Jouants clés de l'industrie

"L'apprentissage en profondeur sur le marché de la vision industrielle a été façonné par les principaux acteurs de l'industrie"

L'apprentissage en profondeur sur le marché de la vision industrielle a été façonné par les principaux acteurs de l'industrie, englobant les entreprises technologiques établies et les entreprises spécialisées axées sur la vision industrielle et l'apprentissage en profondeur. Parmi eux, Nvidia s'est démarquée comme un éminent leader technologique réputé pour ses GPU et accélérateurs matériels d'IA. NVIDIA a été à l'avant-garde de la conduite des progrès des technologies d'apprentissage en profondeur, offrant des solutions matérielles qui permettent de permettre de nombreuses applications de vision machine.

Liste des meilleurs apprentissages en profondeur dans les sociétés de vision machine

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

Reporter la couverture

La demande future d'apprentissage en profondeur sur le marché de la vision machine est couverte dans cette étude. Le rapport de recherche comprend les perturbations de la chaîne d'approvisionnement dues à l'impact Covid-19. Le rapport couvre les dernières tendances, présentant la convergence des capacités d'apprentissage en profondeur avec les technologies Edge Computing et Internet des objets (IoT). Le document comprend une segmentation de l'apprentissage en profondeur sur le marché de la vision industrielle. Le document de recherche comprend les facteurs moteurs qui jouent un rôle crucial dans la conduite de la croissance et de l'adoption de l'apprentissage en profondeur dans la vision industrielle. Le rapport couvre également des informations sur les informations régionales où la région qui a émergé le principal marché des modèles de nitrure d'aluminium.