Dimensione del mercato, quota, crescita e analisi del mercato delle reti neurali artificiali, per tipo (rete neurale artificiale feed forward, rete neurale artificiale feedback e altri), per applicazione (telecomunicazioni, farmaceutica, trasporti, istruzione e ricerca e altro), approfondimenti regionali e previsioni dal 2026 al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO DELLE RETI NEURALI ARTIFICIALI

Si stima che il mercato globale delle reti neurali artificiali avrà un valore di circa 3,15 miliardi di dollari nel 2026. Si prevede che il mercato raggiungerà i 17,26 miliardi di dollari entro il 2035, espandendosi a un CAGR del 17,8% dal 2026 al 2035. Il Nord America è leader con una quota di circa il 40% nell'innovazione dell'intelligenza artificiale, l'Asia-Pacifico segue con circa il 35% e l'Europa detiene circa il 20%. La crescita è guidata dall'adozione del machine learning.

Una rete neurale artificiale (ANN) funziona in modo simile alla rete di neuroni del cervello elaborando molte informazioni complesse in modo simile e con la stessa precisione. Riducendo i complessi processi biologici in nodi computazionali, entrando in risonanza con i neuroni, le ANN elaborano segnali di input, eseguono calcoli e producono segnali di output, in modo simile al verificarsi dell'attivazione dei neuroni cerebrali. Compiti come la manipolazione dei dati alterando i parametri della rete come pesi e pregiudizi vengono svolti attraverso l'apprendimento estensivo delle reti neurali. Con questo quadro computazionale, gli algoritmi possono eseguire processi decisionali e di riconoscimento di modelli più avanzati che nella maggior parte dei casi sono necessari nelle attività di apprendimento automatico. Le ANN cambiano in meglio la vita delle persone attraverso lo sviluppo del sistema sanitario e della finanza fornendo soluzioni predittive e miglioramenti. In realtà, le ANN rappresentano gli sforzi umani volti a emulare complesse operazioni cerebrali, fornendo così nuovi strumenti per un'elaborazione rapida e approfondita dei dati.

L'apprendimento automatico nel campo delle ANN è un fattore chiave per democratizzare e potenziare le macchine in grado di emulare l'intelligenza umana in diversi campi. Attraverso una struttura a strati e la creazione di collegamenti tra questi strati, le ANN possono elaborare input complessi con informazioni e modelli e possono persino prendere decisioni in modo autonomo. L'adattabilità delle ANN rende possibile progettare diverse architetture di rete, ciascuna delle quali è progettata per affrontare diversi ambiti problematici. È ampiamente noto che le ANN sono specializzate in due competenze fondamentali: riconoscimento delle immagini, elaborazione del linguaggio naturale e previsioni finanziarie. Pertanto, queste reti hanno contribuito a rivoluzioni nei settori medico, finanziario e in altri settori, determinando così l'innovazione di compiti quali la modellazione predittiva, la classificazione e l'ottimizzazione, per citarne alcuni. In altre parole, le ANN rispecchiano semplicemente il nostro infinito tentativo di ricreare il complesso meccanismo del cervello e, di conseguenza, ci offrono nuove opportunità per aumentare la nostra potenza di elaborazione.

RISULTATI CHIAVE

IMPATTO DEL COVID-19

La pandemia ha influenzato il mercato in modo sia positivo che negativo 

La pandemia globale di COVID-19 è stata sconcertante e senza precedenti, con il mercato che ha registrato una domanda inferiore al previsto in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemia. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna ai livelli pre-pandemia.

La pandemia ha portato effetti sia positivi che negativi sul mercato delle reti neurali artificiali (ANN). Sebbene abbia comportato molte complicazioni per vari settori, ha anche offerto una via per l'integrazione e l'ulteriore sviluppo delle tecnologie ANN. Solo il campo dell'assistenza sanitaria gode di un aumento significativo nell'implementazione delle ANN con la diffusione della pandemia, con la crescente domanda di tali soluzioni in questo settore. Le ANN sono diventate uno strumento prezioso sotto vari aspettiassistenza sanitariacompresa la scoperta di farmaci, la diagnosi delle malattie e il monitoraggio dei pazienti. Questi modelli predittivi ANN sono diventati strumenti indispensabili nello screening dei dati dei pazienti, identificando modelli e prevedendo la progressione e gli esiti della malattia, in modo che il personale sanitario possa prendere decisioni informate e gestire in modo efficiente i pazienti, creando un ambiente favorevole per una buona crescita in mezzo a una pandemia.

ULTIME TENDENZE

La rete di neuroni per elaborare e analizzare i dati sta dando impulso al mercato

Lo sviluppo del mercato delle Reti Neurali Artificiali (ANN) è guidato dall'adozione della rete di neuroni interconnessi come meccanismo per elaborare grandi volumi di dati e analizzarli. Questo approccio innovativo utilizza reti di neuroni artificiali interconnessi che imitano le reti neurali biologiche nel loro funzionamento. Questi nodi di dati connessi vengono sottoposti a processi e analisi complessi, portando al miglioramento delle reti neurali artificiali. Questo paradigma utilizza interazioni e componenti computazionali simili ai neuroni del cervello per affrontare compiti che comportano l'analisi di dati complessi in modo più intelligente. Pertanto, l'area del mercato vede un sostanziale aumento della portata poiché le istituzioni e le organizzazioni riconoscono che tali sistemi potrebbero aiutare ad affrontare una moltitudine di problemi di elaborazione dei dati. Attraverso l'utilizzo di sistemi neuronali interconnessi, le ANN forniscono soluzioni avanzate per diversi settori. Esiste quindi un'opportunità per infinite innovazioni ed efficienza nell'analisi dei dati e nei processi decisionali.

• Secondo il National Institute of Standards and Technology (NIST) degli Stati Uniti, quasi il 74% delle organizzazioni ha adottato modelli ANN per il riconoscimento dei modelli e il processo decisionale, evidenziando un rapido aumento dell'integrazione dell'IA tra i settori.

• Secondo il Digital Economy and Society Index 2024 della Commissione Europea, circa il 62% delle imprese in Europa utilizza soluzioni basate su ANN per l'analisi dei dati, guidando l'innovazione nell'automazione e nella modellazione predittiva.

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SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DELLE RETI NEURALI ARTIFICIALI

Per tipo

In base alla tipologia, il mercato globale può essere classificato in Rete neurale artificiale Feed Forward, Rete neurale artificiale Feedback e Altri.

• Rete neurale artificiale Feed Forward: questo tipo di architettura di rete neurale in cui le connessioni tra i nodi sono unidirezionali, prive di cicli. Eccellono in attività come il riconoscimento di modelli, la classificazione e la regressione, rendendoli versatili per le applicazioni di apprendimento automatico. Queste reti elaborano i dati in sequenza attraverso livelli senza cicli di feedback, comunemente applicati nel riconoscimento delle immagini, nelle previsioni finanziarie e nell'elaborazione del linguaggio naturale. La loro semplicità, facilità di implementazione e capacità di elaborazione rapida dei dati sono notevoli vantaggi.

• Rete neurale artificiale di feedback: questo tipo di rete neurale incorpora circuiti che consentono agli output di regolare i pesi, migliorando la precisione. Perfezionano le previsioni in modo iterativo confrontando i risultati con i risultati desiderati, aspetto cruciale nella modellazione dei sistemi dinamici e nella previsione delle serie temporali. Sebbene siano più abili in compiti complessi rispetto alle reti feed-forward, necessitano di una meticolosa regolazione dei parametri per evitare l'instabilità. La loro capacità di regolare i parametri in base agli errori offre capacità di apprendimento superiori, ideali per attività sequenziali e dipendenti dalla memoria.

• Altri: all'interno del mercato delle reti neurali artificiali, la categoria "Altri" comprende architetture di rete specializzate per compiti specifici come reti di funzioni a base radiale, reti neurali convoluzionali e reti neurali ricorrenti, ciascuna su misura per applicazioni uniche come il riconoscimento di immagini, l'analisi sequenziale dei dati o l'approssimazione di funzioni non lineari. Le organizzazioni adottano queste reti in base alla complessità dei dati per ottenere prestazioni ottimali, mentre la ricerca continua guida l'innovazione per soddisfare le richieste del mercato in continua evoluzione.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato globale può essere classificato in telecomunicazioni, prodotti farmaceutici e trasporti, istruzione e ricerca e altro.

• Telecomunicazioni: Intelecomunicazioni, le reti neurali artificiali sono utili per l'allocazione delle risorse, la previsione del traffico e l'ottimizzazione della rete. Migliorano la sicurezza e l'affidabilità del sistema aiutando nel rilevamento dei guasti. Le reti neurali aiutano anche con applicazioni di assistenza clienti come il riconoscimento vocale e Chabot. Massimizzano la connessione e migliorano l'esperienza degli utenti delle telecomunicazioni fornendo manutenzione predittiva e aiutando a stabilire reti 5G.

• Settore farmaceutico: le reti neurali artificiali accelerano l'identificazione dei candidati, prevedono le interazioni e analizzano le strutture molecolari per facilitare la scoperta di farmaci. Attraverso lo screening genetico, la personalizzazione della terapia e l'analisi dei dati dei pazienti, forniscono cure personalizzate. Il reclutamento dei pazienti, la progettazione degli studi clinici e la previsione dei risultati sono tutti semplificati utilizzando le reti neurali. Inoltre, migliorano la diagnosi delle malattie attraverso la valutazione dei sintomi e l'analisi delle immagini mediche. Inoltre assistono i pazienti nella scelta dei trattamenti valutando le risposte ai farmaci sulla base di profili genetici.

• Trasporti: le reti neurali artificiali svolgono un ruolo chiave nella gestione del traffico fornendo sistemi di trasporto intelligenti, previsione e riduzione della congestione. Queste reti aiutano nella percezione, nel giudizio e nel controllo per una navigazione sicura nella tecnologia dei veicoli autonomi. Le reti neurali migliorano anche la gestione della flotta analizzando i dati relativi alla manutenzione, alla pianificazione del percorso, alle prestazioni del veicolo e al consumo di carburante. Inoltre, fornendo monitoraggio in tempo reale, segnalazione adattiva e manutenzione predittiva, aiutano nello sviluppo di infrastrutture di trasporto intelligenti e migliorano la pianificazione della capacità, la previsione della domanda e la programmazione del trasporto pubblico.

• Istruzione e ricerca: le reti neurali artificiali guidano piattaforme di apprendimento adattivo che adattano i contenuti educativi alle prestazioni e alle preferenze di apprendimento dei singoli studenti. Aiutano i ricercatori ad analizzare intricati set di dati, identificare modelli e prevedere risultati in varie discipline. Negli studi di scienze cognitive, queste reti modellano le funzioni cerebrali, i processi di memoria e i meccanismi decisionali. Inoltre, facilitano lo sviluppo di laboratori virtuali per la conduzione di esperimenti e simulazioni, favorendo esperienze di apprendimento interattive. Infine, le reti neurali forniscono agli istituti scolastici l'analisi predittiva del rendimento degli studenti, la previsione delle iscrizioni e l'ottimizzazione dell'allocazione delle risorse.

• Altro: le reti neurali artificiali trovano ampia applicazione in tutti i settori della finanza, previsione delle scorte, valutazione del rischio, rilevamento e commercio di frodi, nell'energia per ottimizzare la produzione, prevedere la domanda e integrare le energie rinnovabili nella vendita al dettaglio, per raccomandazioni personalizzate, previsione della domanda, determinazione dei prezzi e gestione delle scorte, nel monitoraggio ambientale, per il rilevamento dell'inquinamento, modellizzazione climatica e conservazione della fauna selvatica e nell'intrattenimento, per raccomandazione e categorizzazione di contenuti in streaming e media.

FATTORI DRIVER

Maggiore necessità di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per guidare l'espansione del mercato

La crescente domanda di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale è diventata la forza principale dietro la crescita del mercato globale delle reti neurali artificiali. Le soluzioni di intelligenza artificiale fungono da base e le risorse che consentono alle aziende di espandersi digitalmente sono il fattore chiave dello sviluppo. Gli investimenti nell'intelligenza artificiale sono l'importante causa principale di questa tendenza, dovuta al crescente numero di paesi che stanno incorporando soluzioni di intelligenza artificiale nei propri sistemi e stanno adottando politiche in linea con le moderne tecnologie. Pertanto, si sta verificando una più ampia integrazione dell'IA in diversi campi sfruttando il suo potenziale per migliorare la produttività. In questo modo, le organizzazioni possono eliminare i prezzi iniziali associati all'acquisizione e al mantenimento dell'infrastruttura hardware locale. Questa transizione sottolinea non solo il maggiore utilizzo di soluzioni di intelligenza artificiale, ma anche l'adozione dell'intelligenza artificiale come mezzo per condurre affari e raggiungere efficienza e competitività.

• Secondo il World Economic Forum (WEF), circa il 68% delle aziende a livello globale segnala l'implementazione di AI e ANN come una strategia chiave per migliorare l'efficienza operativa e la competitività.

• Sulla base dei dati dell'OCSE, il 57% dei paesi membri ha integrato le tecnologie ANN nelle strategie nazionali di intelligenza artificiale per promuovere l'assistenza sanitaria, l'istruzione e le applicazioni per le città intelligenti.

Soluzioni basate sul cloud per intensificare la crescita del mercato

Mentre è probabile che le soluzioni basate su cloud continuino a stabilire il ritmo per l'espansione del mercato delle reti neurali AI in modo significativo. Poiché il campo dell'intelligenza artificiale è in costante stato di miglioramento con tecnologie sempre più avanzate, quasi tutti i sistemi di reti neurali artificiali ora scelgono l'implementazione basata su cloud. Ciò è dovuto principalmente ai vantaggi in termini di riduzione dei costi e di archiviazione dei dati offerti dal cloud computing. Inoltre, i fornitori di servizi cloud sottoscrivono un piano di pagamento in base all'utilizzo che consente alle aziende di pagare solo per i servizi che hanno utilizzato in un dato momento. Oltre al semplice rapporto costo-efficacia, questo metodo consente anche di adattare le risorse dell'organizzazione alle diverse esigenze che può avere. La soluzione Cloud per sistemi di Rete Neurale Artificiale, infine, evidenzia il suo ruolo di primo piano nell'aumento dell'efficienza delle operazioni o nel processo di integrazione all'interno di sistemi tecnologici che diventano di giorno in giorno più avanzati.

FATTORI LIMITANTI

Carenza di specialisti in possesso di competenze per ostacolare la crescita del mercato

Uno dei fattori che ostacolano l'espansione del mercato globale è la carenza di risorse di calcolo e la mancanza di personale qualificato esperto nelle soluzioni ANN. In effetti, per le grandi imprese, l'addestramento delle reti neurali profonde è piuttosto impegnativo. A volte i requisiti sono così elevati che potrebbe essere necessario adottare nuove tecnologie costose come l'utilizzo di unità di elaborazione tensore (TPU) ounità di elaborazione grafica (GPU). La disponibilità di questo tipo di informazioni è uno dei motivi per cui viene ostacolata l'integrazione delle reti neurali artificiali nella vita quotidiana delle persone e nel lavoro delle organizzazioni. Inoltre, la domanda di specialisti di reti neurali ed esperti di fornitori di servizi di deep learning supera l'offerta di risorse umane qualificate, rendendo il compito di reclutamento più difficile per coloro che desiderano progettare, formare e implementare reti neurali ad alta efficienza. Le sfide specifiche delle risorse computazionali e la mancanza di risorse specializzate rallenteranno potenzialmente la crescita del mercato delle reti neurali artificiali.

• Secondo il rapporto 2023 dell'UNESCO sulle competenze digitali, il 54% dei paesi si trova ad affrontare una carenza di professionisti formati in ANN, creando un significativo divario di talenti nel settore.

• Secondo il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti (DOE), l'addestramento di grandi modelli ANN consuma quasi 200 megawattora di energia per progetto, limitando la crescita a causa degli elevati costi computazionali.

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APPROFONDIMENTI REGIONALI SUL MERCATO DELLE RETI NEURALI ARTIFICIALI

Il mercato nordamericano è in difficoltà a causa di una crescente tendenza verso una sempre maggiore conformità alle normative in materia di privacy e sicurezza dei dati

Il mercato è principalmente suddiviso in Europa, America Latina, Asia Pacifico, Nord America, Medio Oriente e Africa.

Il Nord America ha iniziato a conquistare la quota di mercato globale delle reti neurali artificiali a causa della maggiore domanda di soluzioni relative alla conformità normativa nel campo della privacy e della sicurezza dei dati. La regione mostra particolare enfasi sull'attuazione di azioni normative che si ritiene siano mirate sia alla privacy dei dati che alla protezione della sicurezza dalle minacce informatiche. Questa caratteristica delle soluzioni di conformità in materia di privacy e sicurezza dei dati si traduce logicamente nell'espansione del mercato delle reti neurali artificiali nel Nord America. Leggi rigorose sono uno degli strumenti utilizzati dalla regione per sottolineare il suo desiderio di proteggere il diritto alla privacy e rafforzare le necessarie pratiche di sicurezza. Di conseguenza, il Nord America sta facendo progressi in questo campo e vengono introdotte normative più severe per garantire la giusta posizione per la regione nel panorama del mercato globale.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

Le partnership strategiche tra i principali attori del settore aiutano il mercato attraverso le innovazioni

I principali attori del settore stanno creando partenariati strategici con istituti di ricerca, università e altre organizzazioni per l'esplorazione congiunta di attività pionieristiche nel campo delle reti neurali artificiali. Queste partnership includono progetti collaborativi incentrati sull'estensione delle frontiere della ricerca e dello sviluppo dell'IA. Attraverso la collaborazione con istituzioni accademiche e organizzazioni di ricerca, le aziende sfruttano l'opportunità di un mix di competenze, risorse e prospettive diverse per andare avanti con lo sviluppo delle reti neurali artificiali. Gli sforzi congiunti intrapresi da tali imprese mirano a sfruttare l'intelligenza collettiva e l'ingegno di vari attori per raggiungere un tasso di innovazione più rapido e forse una svolta epocale nel campo della tecnologia dell'intelligenza artificiale. Queste strategie dimostrano un tentativo concertato di catalizzare l'integrazione e la natura interdisciplinare dello sviluppo e dell'integrazione delle reti neurali in più settori e discipline fungono da motori dell'evoluzione e della realizzazione delle ANN.

• IBM Corporation (Stati Uniti): secondo gli aggiornamenti di IBM Research, nel 2023 sono stati depositati oltre 3.000 brevetti in tecnologie legate all'intelligenza artificiale e alle ANN, rafforzando la sua leadership globale.

• Google Inc. (USA): secondo il rapporto 2024 di Google AI, oltre 1,2 miliardi di utenti interagiscono quotidianamente con servizi basati su ANN come Google Translate e il riconoscimento delle immagini.

Elenco delle principali aziende di reti neurali artificiali

• 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)

SVILUPPO INDUSTRIALE

Ottobre 2023:Gli scienziati della Monash University stanno utilizzando la stampa 3D per costruire reti neurali viventi da cellule cerebrali di ratto con cui anticipano una rivoluzione biomedica. Simili ai tradizionali cervelli completi, questi mini cervelli dovrebbero avere il vantaggio dei test antidroga e della medicina personalizzata. I problemi sono il trasferimento delle cellule dalle colture di laboratorio all'uso umano e la scalabilità rispetto alla domanda globale prevista. Nonostante gli ostacoli e tutto il resto, questa tecnologia rivoluzionerà presto la ricerca biomedica e il trattamento delle malattie neurodegenerative.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Lo studio comprende un'analisi SWOT completa e fornisce approfondimenti sugli sviluppi futuri del mercato. Esamina vari fattori che contribuiscono alla crescita del mercato, esplorando un'ampia gamma di categorie di mercato e potenziali applicazioni che potrebbero influenzarne la traiettoria nei prossimi anni. L'analisi tiene conto sia delle tendenze attuali che dei punti di svolta storici, fornendo una comprensione olistica delle componenti del mercato e identificando potenziali aree di crescita.

Il rapporto di ricerca approfondisce la segmentazione del mercato, utilizzando metodi di ricerca sia qualitativi che quantitativi per fornire un'analisi approfondita. Valuta inoltre l'impatto delle prospettive finanziarie e strategiche sul mercato. Inoltre, il rapporto presenta valutazioni nazionali e regionali, considerando le forze dominanti della domanda e dell'offerta che influenzano la crescita del mercato. Il panorama competitivo è meticolosamente dettagliato, comprese le quote di mercato dei principali concorrenti. Il rapporto incorpora nuove metodologie di ricerca e strategie dei giocatori su misura per il periodo di tempo previsto. Nel complesso, offre approfondimenti preziosi e completi sulle dinamiche del mercato in modo formale e facilmente comprensibile.