Deep Learning nella visione artificiale Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del settore, per tipo (hardware e software) per applicazione (automobilistico, elettronica, alimenti e bevande, assistenza sanitaria, aerospaziale e difesa e altri), previsioni regionali fino al 2035

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APPRENDIMENTO PROFONDO NELLA PANORAMICA DEL MERCATO DELLA VISIONE MACCHINA

Il mercato globale del deep learning nella visione artificiale è valutato a circa 1,6 miliardi di dollari nel 2026 e si prevede che raggiungerà gli 82,1 miliardi di dollari entro il 2035. Cresce a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) di circa il 54,4% dal 2026 al 2035.

Si stima che il mercato del Deep Learning nella visione artificiale crescerà in modo significativo nei prossimi anni, con una dimensione prevista di 3.925,5 milioni di dollari entro il 2028, rispetto alla sua dimensione di 182,2 milioni di dollari nel 2021. Si prevede che questa notevole crescita avverrà a un CAGR del 54,4% durante il periodo dal 2022 al 2028.

Ciò ha creato nuove possibilità per diverse applicazioni in settori come quello manifatturiero, automobilistico, sanitario, della vendita al dettaglio, dell'agricoltura e altri. L'apprendimento profondo prevede l'addestramento di reti neurali artificiali con set di dati di grandi dimensioni, costituiti da più livelli per elaborare ed estrarre caratteristiche e modelli rilevanti dai dati in modo gerarchico.

Grazie alla capacità di scoprire automaticamente modelli complessi in immagini e video, gli algoritmi di deep learning sono particolarmente adatti per varie attività di visione artificiale. La visione artificiale, nota anche come visione artificiale, si riferisce allo sviluppo di algoritmi e tecniche che consentono alle macchine, come computer o robot, di percepire e comprendere le informazioni visive provenienti dal mondo, imitando le capacità visive umane.

Nel settore manifatturiero, il deep learning viene utilizzato per l'ispezione automatizzata e il controllo qualità sulle linee di assemblaggio, con conseguente riduzione dei difetti e miglioramento dell'efficienza. Nel settore automobilistico, gli algoritmi di deep learning sono cruciali per consentire il rilevamento di oggetti, il tracciamento della corsia e l'evitamento degli ostacoli nelle auto a guida autonoma e in altri veicoli autonomi.

Si prevede che il mercato Deep Learning nella visione artificiale continuerà la sua traiettoria ascendente grazie alla ricerca continua, ai progressi negli algoritmi e ai miglioramenti dell'hardware. Poiché sempre più settori riconoscono il potenziale dell'analisi visiva basata sull'intelligenza artificiale, è probabile che la domanda di deep learning nelle tecnologie di visione artificiale aumenterà.

IMPATTO DEL COVID-19

 Interruzioni della catena di fornitura

Il mercato del Deep Learning nella visione artificiale, come molti altri settori, ha avuto un impatto notevole a causa della pandemia COVID-19.

Il deep learning nel mercato della visione artificiale ha subito interruzioni della catena di approvvigionamento a seguito della pandemia globale di COVID-19. Queste interruzioni sono il risultato di ostacoli nel flusso di beni, servizi e componenti durante le varie fasi della produzione e della distribuzione.

 I produttori di componenti hardware di deep learning, tra cui GPU, chip specializzati e sensori, hanno incontrato difficoltà nel rispettare i programmi di produzione a causa di blocchi, restrizioni e carenza di forza lavoro. Di conseguenza, ciò ha portato a ritardi nella disponibilità di apparecchiature e componenti cruciali necessari per lo sviluppo di sistemi di visione artificiale.

Inoltre, le operazioni di spedizione e logistica hanno dovuto affrontare sfide significative a causa delle restrizioni di viaggio e della chiusura delle frontiere. I conseguenti ritardi nelle consegne e l'aumento dei costi di trasporto hanno ulteriormente influito sull'efficiente spostamento di apparecchiature e materiali, influenzando così la consegna tempestiva delle soluzioni di visione artificiale ai clienti.

La pandemia ha avuto effetti negativi anche sulle attività di ricerca e sviluppo nel settore della visione artificiale. L'accesso ai laboratori è stato limitato, la collaborazione di persona è stata ridotta e la necessità di dare priorità alle questioni urgenti ha portato a interruzioni nell'innovazione e a un rallentamento nel progresso delle nuove tecnologie.

Inoltre, le interruzioni della catena di approvvigionamento hanno contribuito alla carenza di componenti specifici, causando fluttuazioni dei prezzi sul mercato. Queste fluttuazioni hanno avuto un impatto sui costi di produzione complessivi e, in alcuni casi, hanno reso difficile per le aziende mantenere la competitività dei prezzi.

Nel complesso, la pandemia di COVID-19 ha evidenziato le vulnerabilità nelle catene di approvvigionamento, richiedendo alle aziende nel mercato del Deep Learning in Machine Vision di adattarsi, cercare opzioni di approvvigionamento alternative e costruire catene di approvvigionamento più resilienti per mitigare i rischi futuri.

ULTIME TENDENZE

Edge Computing e integrazione AIoT

L'Edge Computing e l'integrazione AIoT sono tendenze importanti nel mercato del Deep Learning nel mercato della visione artificiale, che dimostrano la convergenza delle capacità di deep learning con le tecnologie Edge Computing e Internet of Things (IoT).

L'edge computing adotta un approccio informatico decentralizzato, avvicinando l'elaborazione e il calcolo dei dati alla fonte dei dati, in genere al "bordo" della rete. Nel contesto della visione artificiale, l'edge computing prevede l'implementazione di modelli di deep learning direttamente sui dispositivi edge, come fotocamere, sensori e altri dispositivi IoT, anziché fare affidamento esclusivamente su un'infrastruttura centralizzata basata su cloud per l'elaborazione dei dati.

L'adozione dell'edge computing nella visione artificiale consente l'elaborazione in tempo reale o quasi in tempo reale dei dati visivi, riducendo la latenza associata all'invio dei dati ai server cloud centralizzati per l'analisi. Inoltre, riduce al minimo la necessità di trasmettere grandi volumi di dati visivi grezzi sulla rete, rendendolo vantaggioso in ambienti con limiti di larghezza di banda.

In sintesi, il mercato del Deep Learning nella visione artificiale sta assistendo a un cambiamento significativo verso l'integrazione dell'intelligenza artificiale con l'edge computing e le tecnologie IoT. Questa convergenza consente un'elaborazione più efficiente e in tempo reale dei dati visivi, avvicinando le funzionalità di visione artificiale alla fonte dei dati per migliorare le prestazioni e ridurre la dipendenza dall'infrastruttura cloud centralizzata.

Intelligenza artificiale spiegabile e interpretabilità

L'intelligenza artificiale e l'interpretazione spiegabili stavano acquisendo importanza come tendenze emergenti nel mercato del deep learning nella visione artificiale. Queste tendenze hanno risposto alla necessità fondamentale di migliorare la trasparenza e la comprensibilità dei modelli di deep learning, in particolare nelle applicazioni con posta in gioco elevata e implicazioni cruciali.

L'intelligenza artificiale spiegabile implica la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di fornire spiegazioni comprensibili dall'uomo per le sue decisioni e previsioni. Nel contesto della visione artificiale, ciò significa che i modelli di deep learning dovrebbero essere in grado di offrire approfondimenti sul motivo per cui hanno effettuato classificazioni o rilevamenti specifici, facendo luce sui fattori e sulle caratteristiche che hanno influenzato le loro scelte.

Queste tendenze sono particolarmente cruciali nei settori in cui la posta in gioco è alta, come quello delle diagnosi mediche o dei veicoli autonomi. Consentendo agli utenti di comprendere il ragionamento alla base delle decisioni sull'intelligenza artificiale, l'intelligenza artificiale spiegabile stabilisce fiducia e promuove la responsabilità. Inoltre, alcuni settori come la sanità e la finanza hanno normative rigorose che necessitano di modelli per giustificare le loro decisioni, rendendo l'intelligenza artificiale spiegabile uno strumento essenziale per le aziende per conformarsi a questi requisiti.

Nel complesso, la crescente enfasi sull'intelligenza artificiale spiegabile e sull'interpretabilità nel mercato del deep learning nel campo della visione artificiale è guidata dalla necessità di sistemi di intelligenza artificiale più trasparenti, responsabili e affidabili, soprattutto nei settori in cui le decisioni possono avere conseguenze significative.

Trasferimento di modelli di apprendimento e pre-addestrati

Il transfer learning, una tecnica in cui la conoscenza di modelli pre-addestrati viene sfruttata per nuovi compiti, stava diventando sempre più popolare nel campo della visione artificiale. Questo approccio prevedeva l'utilizzo di modelli di deep learning pre-addestrati, come quelli addestrati su set di dati di immagini estesi come ImageNet, come base per varie applicazioni. In tal modo, ha consentito un notevole risparmio di tempo e risorse computazionali.

Reti avversarie generative

I GAN stavano guadagnando terreno nell'esplorazione della loro capacità di produrre dati sintetici che somigliassero molto alle immagini del mondo reale. Le loro applicazioni si sono estese all'aumento dei dati, dove hanno migliorato i set di dati di addestramento, e anche alla generazione di simulazioni realistiche utilizzate per testare gli algoritmi di visione artificiale.

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APPRENDIMENTO PROFONDO NELLA SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DELLA VISIONE MACCHINA

Per tipo

In base al tipo, l'apprendimento profondo nel mercato della visione artificiale è classificato come hardware e software.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato del Deep Learning nel mercato della visione artificiale è classificato come automobilistico, elettronico, alimentare e bevande, sanitario, aerospaziale e della difesa e altri.

FATTORI DRIVER

Progressi negli algoritmi di deep learning

I progressi negli algoritmi di deep learning svolgono un ruolo cruciale nel guidare la crescita e l'adozione del deep learning nella visione artificiale. Questi progressi si riferiscono a continui miglioramenti e innovazioni negli algoritmi utilizzati per addestrare e implementare modelli di deep learning per attività di analisi di immagini e video.

Le reti neurali convoluzionali, un tipo di algoritmo di deep learning, sono state particolarmente determinanti nel rivoluzionare la visione artificiale. Hanno dimostrato notevoli miglioramenti delle prestazioni in vari compiti, superando i tradizionali metodi di visione artificiale sia in termini di precisione che di efficienza. Di conseguenza, le CNN sono diventate la scelta preferita per gestire compiti complessi di riconoscimento visivo.

Uno dei punti di forza dei modelli di deep learning risiede nella loro capacità di apprendere automaticamente rappresentazioni gerarchiche delle funzionalità dai dati grezzi. Questa capacità consente loro di comprendere modelli e strutture complessi in immagini e video a diversi livelli di granularità. Di conseguenza, i modelli di deep learning ottengono prestazioni di riconoscimento e classificazione migliorate, rendendoli altamente efficaci in diverse applicazioni di visione artificiale.

Inoltre, il concetto di trasferimento dell'apprendimento ha notevolmente accelerato lo sviluppo di soluzioni di visione artificiale. Con il transfer learning, la conoscenza appresa da modelli pre-addestrati su set di dati estesi, come ImageNet, può essere sfruttata per nuove attività. Questo approccio costituisce un prezioso punto di partenza per varie applicazioni, consentendo di risparmiare tempo e risorse computazionali durante l'addestramento del modello.

Nel complesso, i continui miglioramenti negli algoritmi di deep learning, in particolare nelle CNN, insieme alla capacità di apprendere funzionalità astratte e al concetto di transfer learning, hanno spinto l'adozione del deep learning nella visione artificiale in diversi settori, aprendo nuove possibilità per sistemi avanzati di analisi e riconoscimento visivo.

Disponibilità di set di dati di grandi dimensioni

La disponibilità di set di dati ampi e diversificati è un fattore trainante cruciale nella crescita e nell'adozione del Deep Learning nella visione artificiale. Questi set di dati svolgono un ruolo fondamentale nella formazione e nell'ottimizzazione dei modelli di deep learning per compiti specifici di riconoscimento visivo. I modelli di deep learning, in particolare quelli basati su reti neurali, richiedono quantità sostanziali di dati etichettati per apprendere modelli e caratteristiche complessi dalle informazioni visive.

I set di dati di grandi dimensioni offrono un'ampia raccolta di esempi, esponendo i modelli a un'ampia varietà di scenari visivi. Questa esposizione consente ai modelli di cogliere le complessità e le variazioni presenti nelle immagini e nei video del mondo reale, portando a prestazioni migliorate e capacità di generalizzazione migliorate. La generalizzazione si riferisce alla capacità di un modello addestrato di riconoscere e classificare accuratamente dati nuovi e invisibili al di fuori del set di addestramento.

La diversità di campioni all'interno di set di dati di grandi dimensioni consente ai modelli di deep learning di riconoscere e comprendere modelli attraverso diverse variazioni di oggetti, condizioni di illuminazione e sfondi. Questa versatilità è determinante nella preparazione di modelli per gestire in modo efficace un'ampia gamma di scenari visivi incontrati nelle applicazioni del mondo reale.

Inoltre, grandi set di dati come ImageNet sono stati determinanti nel pre-addestramento di modelli di deep learning su compiti generici di riconoscimento visivo. Questi modelli pre-addestrati fungono da base o punto di partenza per attività specifiche di visione artificiale attraverso una tecnica chiamata apprendimento di trasferimento.

Nel trasferimento di apprendimento, la conoscenza acquisita dalla pre-formazione su un set di dati di grandi dimensioni viene trasferita e ottimizzata su set di dati più piccoli, specifici del dominio, che sono più rilevanti per l'applicazione specifica. Questo processo consente di risparmiare in modo significativo tempo e risorse computazionali, rendendo possibile lo sviluppo di modelli di visione artificiale accurati e robusti per varie attività senza partire da zero.

FATTORI LIMITANTI

Preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati

Le preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati pongono notevoli limitazioni al deep learning nel mercato della visione artificiale. Quando i sistemi di visione artificiale elaborano e analizzano i dati visivi, spesso incontrano informazioni sensibili e private, tra cui immagini e video provenienti da sorveglianza, imaging medico e applicazioni industriali.

L'uso di modelli di deep learning richiede l'accesso a grandi set di dati per la formazione, che potrebbero contenere dati riservati. Una protezione inadeguata di questi set di dati aumenta il rischio di violazioni dei dati e accesso non autorizzato, portando potenzialmente a violazioni della privacy e violazioni della sicurezza.

Inoltre, le tecnologie di visione artificiale possono acquisire inavvertitamente informazioni o immagini personali senza il consenso degli individui. Ciò solleva considerazioni etiche riguardo alla raccolta e all'utilizzo di tali dati, evidenziando il potenziale di uso improprio o accesso non autorizzato.

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APPRENDIMENTO PROFONDO NEL MERCATO DELLA VISIONE MACCHINA APPROFONDIMENTI REGIONALI

Il Nord America è emerso come attore leader nel mercato del deep learning nella visione artificiale, guidato dalla sua solida infrastruttura tecnologica, da un ecosistema di ricerca ben consolidato e dalla presenza di attori chiave nei settori dell'intelligenza artificiale e della visione artificiale. Gli Stati Uniti, in particolare, hanno svolto un ruolo significativo nel dominio del mercato grazie ai progressi nelle tecnologie di deep learning, ai sostanziali investimenti in ricerca e sviluppo e all'implementazione diffusa della visione artificiale in diversi settori.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

Il mercato Deep Learning nella visione artificiale è stato plasmato dai principali attori del settore

Il mercato del Deep Learning in Machine Vision è stato plasmato da attori chiave del settore, che comprende aziende tecnologiche affermate e aziende specializzate focalizzate sulla visione artificiale e sul deep learning. Tra questi, NVIDIA si è distinta come leader tecnologico di spicco, rinomata per le sue GPU e gli acceleratori hardware AI. NVIDIA è stata in prima linea nel promuovere i progressi nelle tecnologie di deep learning, offrendo soluzioni hardware che potenziano numerose applicazioni di visione artificiale.

Elenco delle principali aziende di deep learning nelle aziende di visione artificiale

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

COPERTURA DEL RAPPORTO

La domanda futura del mercato del Deep Learning nel Machine Vision è trattata in questo studio. Il rapporto di ricerca include le interruzioni della catena di fornitura dovute all'impatto del Covid-19. Il rapporto copre le ultime tendenze, mostrando la convergenza delle capacità di deep learning con le tecnologie edge computing e Internet of Things (IoT). Il documento include una segmentazione del mercato del Deep Learning nella visione artificiale. Il documento di ricerca include i fattori trainanti che svolgono un ruolo cruciale nel favorire la crescita e l'adozione del Deep Learning nella visione artificiale. Il rapporto copre anche informazioni su Regional Insights in cui la regione che è emersa è il mercato leader per i modelli in nitruro di alluminio.