인공 신경망 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별 (피드 포워드 인공 신경망, 피드백 인공 신경망 및 기타), 응용 프로그램 (통신, 제약, 교통, 교육 및 연구 및 기타), 지역 통찰력 및 2032 년 예측.

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인공 신경망 시장 보고서 개요

글로벌 인공 신경망 시장 규모는 2023 년에 0.23 억 달러로 평가 될 것으로 예상되었으며, 예측 기간 동안 17.8%의 CAGR에서 2032 년까지 미화 1,400 억 달러로 예상되었습니다.

인공 신경망 (ANN)은 많은 복잡한 정보를 비슷한 방식으로 동일한 정밀도로 처리함으로써 뇌의 뉴런 네트워크와 유사하게 작동합니다. 복잡한 생물학적 공정을 계산 노드로 줄이고, 뉴런과 공명하는 ANNS는 뇌 뉴런 발사의 발생과 유사하게 계산을 수행하고 출력 신호를 생성합니다. 가중치 및 바이어스와 같은 네트워크 매개 변수를 변경하여 데이터 조작과 같은 작업은 신경망을 광범위하게 학습하여 수행됩니다. 이 계산 프레임 워크를 사용하면 알고리즘을 통해 대부분의 경우 기계 학습 작업에 필요한 고급 패턴 인식 및 의사 결정 프로세스를 수행 할 수 있습니다. ANNS는 예측 솔루션과 개선을 제공함으로써 의료 시스템 및 금융의 개발을 통해 사람들의 삶을 더 잘 바꿉니다. 실제로 ANN은 복잡한 뇌 작업을 모방하려는 인간의 노력을 대표하여 심층적이고 빠른 데이터 처리를위한 새로운 도구를 제공합니다.

ANN 필드의 기계 학습은 다른 분야에서 인간 지능을 모방 할 수있는 기계를 민주화하고 권한을 부여하는 데 중요한 요소입니다. ANN은 계층 구조와 이러한 층 간의 연계 확립을 통해 정보 및 패턴으로 복잡한 입력을 처리 할 수 ​​있으며 자율적으로 결정을 내릴 수도 있습니다. ANNS의 적응성으로 인해 서로 다른 네트워크 아키텍처를 설계 할 수 있으며 각 네트워크 아키텍처는 다른 문제 도메인을 처리하도록 설계되었습니다. ANN은 이미지 인식, 자연어 처리 및 재무 예측의 두 가지 핵심 역량의 전문가라는 것이 널리 알려져 있습니다. 따라서 이러한 네트워크는 의료, 재무 및 기타 부문의 혁명에 기여하여 예측 모델링, 분류 및 최적화와 같은 작업의 혁신을 초래했습니다. 다시 말해서, 앤은 뇌의 복잡한 기계를 재현하려는 끝없는 시도를 반영하며 결과적으로 그들은 우리의 가공 능력을 향상시킬 새로운 기회를 우리에게 수여합니다.

Covid-19 영향

Pandemic은 긍정적 및 부정적인 방식으로 시장에 영향을 미쳤습니다. 

전 세계 Covid-19 Pandemic은 전례가없고 비틀 거리며, 시장은 전염병 전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 겪었습니다. CAGR의 증가에 의해 반영된 갑작스런 시장 성장은 시장의 성장에 기인하며, 수요는 전염병 전 수준으로 돌아 오는 수요에 기인합니다.

전염병은 인공 신경망 (ANN) 시장에 긍정적 인 영향을 미쳤습니다. 그것은 다양한 산업에 많은 합병증을 가져 왔지만 ANN 기술의 통합 및 추가 개발 방법을 제공했습니다. 의료 분야만으로는 전염병이 확산됨에 따라 ANN 구현이 크게 증가 하며이 분야에서 이러한 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. Anns는 다양한 측면에서 귀중한 도구가되었습니다.의료약물 발견, 질병 진단 및 환자 모니터링 포함. 이러한 예측 ANN 모델은 환자 데이터 스크리닝, 패턴을 식별하고 질병 진행 및 결과를 예측하는 데 없어서는 안될 도구가되었으므로 건강 요원은 정보에 입각 한 결정을 내리고 환자를 효율적으로 관리하여 전염병 가운데서 좋은 성장을위한 유리한 환경을 조성 할 수 있습니다.

최신 트렌드

데이터를 처리하고 분석하기위한 뉴런의 네트워킹은 시장을 추진하고 있습니다.

인공 신경망 (ANNS) 시장의 개발은 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 메커니즘으로 상호 연결된 뉴런 네트워크를 채택함으로써 주도됩니다. 이 혁신적인 접근법은 생물학적 신경 네트워크를 모방하는 상호 연결된 인공 뉴런 네트워크를 사용합니다. 이러한 연결된 데이터 노드는 복잡한 프로세스 및 분석을 거쳐 인공 신경망의 개선을 가져옵니다. 이 패러다임은 뇌의 뉴런과 유사한 상호 작용 및 계산 성분을 활용하여 더 똑똑한 방식으로 복잡한 데이터 분석과 관련된 작업을 해결합니다. 따라서 시장 영역은 기관과 조직이 그러한 시스템이 다수의 데이터 처리 문제를 처리하는 데 도움이 될 수 있음을 인식함에 따라 범위가 상당히 증가하고 있습니다. 상호 연결된 뉴런 시스템의 활용을 통해 ANNS는 여러 산업에 고급 솔루션을 제공합니다. 따라서 데이터 분석 및 의사 결정 프로세스의 무한한 혁신과 효율성에 대한 기회가 있습니다.

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인공 신경망 시장 세분화

유형별

유형을 기반으로 글로벌 시장은 피드 포워드 인공 신경망, 피드백 인공 신경망 등으로 분류 할 수 있습니다.

• 피드 포워드 인공 신경망 :이 유형의 신경 네트워크 아키텍처는 노드 간의 연결이 단방향이며 사이클이없는 경우. 패턴 인식, 분류 및 회귀와 같은 작업에서 탁월하여 기계 학습 애플리케이션에 대한 다재다능합니다. 이 네트워크는 피드백 루프가없는 계층을 통해 데이터를 순차적으로 처리하며 일반적으로 이미지 인식, 재무 예측 및 자연어 처리에 적용됩니다. 단순성, 구현 용이성 및 빠른 데이터 처리 기능이 주목할만한 장점입니다.

• 피드백 인공 신경망 :이 유형의 신경망에는 출력이 가중치를 조정하여 정확도를 향상시킬 수있는 루프를 통합합니다. 그들은 출력을 원하는 결과와 비교하여 동적 시스템 모델링 및 시계열 예측에 결정적인 예측을 반복적으로 개선합니다. 피드 포워드 네트워크보다 복잡한 작업에 더 능숙하지만 불안정성을 피하기 위해 세심한 매개 변수 튜닝이 필요합니다. 오류를 기반으로 매개 변수를 조정하는 능력은 메모리 의존적이고 순차적 인 작업에 이상적인 학습 기능을 제공합니다.

• 기타 : 인공 신경망 시장 내에서 "기타"범주에는 방사형 기반 기능 네트워크, Convolutional Neural Networks 및 Reburrent Neural Networks와 같은 특정 작업에 대한 특수 네트워크 아키텍처가 포함되어 있으며 이미지 인식, 순차적 데이터 분석 또는 비 초반 기능 근사치와 같은 고유 한 응용 프로그램에 맞게 조정됩니다. 조직은 최적의 성능을위한 데이터 복잡성을 기반으로 이러한 네트워크를 채택하는 반면, 진행중인 연구는 발전하는 시장 수요를 충족시키기위한 혁신을 주도합니다.

응용 프로그램에 의해

애플리케이션을 기반으로 글로벌 시장은 통신, 제약 및 운송, 교육 및 연구 및 기타로 분류 할 수 있습니다.

• 통신 : in통신인공 신경망은 자원 할당, 트래픽 예측 및 네트워크 최적화에 유용합니다. 결함 감지를 지원하여 시스템 보안 및 신뢰성을 향상시킵니다. 신경망은 또한 음성 인식 및 Chabot과 같은 고객 지원 응용 프로그램에 도움이됩니다. 예측 유지 보수를 제공하고 5G 네트워크를 설정하여 연결을 최대화하고 통신 사용자 경험을 향상시킵니다.

• 제약 : 인공 신경망은 후보 식별, 상호 작용 예측 및 분자 구조를 분석하여 약물 발견에 도움이됩니다. 유전자 스크리닝, 치료 사용자 정의 및 환자 데이터 분석을 통해 개인화 된 치료를 제공합니다. 환자의 모집, 임상 시험 설계 및 결과 예측은 모두 신경망을 사용하여 간소화됩니다. 또한 증상 평가 및 의학적 이미지 분석에 의한 질병 진단을 향상시킵니다. 또한 유전자 프로파일에 기초한 약물 반응을 평가하여 환자가 치료를받는 데 도움이됩니다.

• 교통 : 인공 신경망은 지능형 운송 시스템, 예측 및 혼잡 감소를 제공함으로써 교통 관리에 핵심적인 역할을합니다. 이 네트워크는 자율 주행 차량 기술의 안전한 탐색을위한 인식, 판단 및 제어에 도움이됩니다. 또한 신경망은 유지 보수, 경로 계획, 차량 성능 및 연료 소비와 관련된 데이터를 분석하여 차량 관리를 향상시킵니다. 또한 실시간 모니터링, 적응 신호 및 예측 유지 보수를 제공함으로써 스마트 운송 인프라 개발을 지원하고 용량 계획, 수요 예측 및 대중 교통 일정을 향상시킵니다.

• 교육 및 연구 : 인공 신경망은 개별 학생의 성과 및 학습 선호도에 교육 콘텐츠를 조정하는 적응 학습 플랫폼을 유도합니다. 그들은 연구원들이 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 다양한 분야의 결과를 예측하는 데 도움이됩니다. 인지 과학 연구에서 이러한 네트워크는 뇌 기능, 기억 과정 및 의사 결정 메커니즘을 모델링합니다. 또한 실험 및 시뮬레이션을 수행하기위한 가상 실험실 개발을 촉진하여 대화식 학습 경험을 촉진합니다. 마지막으로, 신경망은 교육 기관에 학생 성과, 등록 예측 및 자원 할당 최적화를위한 예측 분석을 갖춘 교육 기관에 권한을 부여합니다.

• 기타 : 인공 신경망은 재무, 주식 예측, 위험 평가, 사기 탐지 및 거래, 생산 최적화, 소매 예측 예측 및 소매 권장, 수요 예측, 가격 책정 및 인벤토리 관리, 환경 모니터링, 오염 모니터링 및 야생 생물 보존 및 강연 및 중간에 대한 에너지, 생산 최적화, 소매 예측, 가격 책정 및 인벤토리 관리 및 중재 및 중재 및 중재, 재생 가능 모니터링 및 재생 가능 에너지를 산업 전반에 걸쳐 광범위한 응용 프로그램을 찾습니다.

운전 요인

시장 확장을 주도하기 위해 AL 기반 솔루션의 필요성 증가

AI 기반 솔루션에 대한 수요 증가는 세계 인공 신경망 시장 성장의 주요 힘이되었습니다. AI 솔루션은 비즈니스가 디지털 방식으로 확장 할 수있는 기초와 자원의 역할을하는 것이 개발의 핵심 요소입니다. AI에 대한 투자는 AI 솔루션을 시스템에 통합하는 국가의 수가 증가하고 현대 기술과 일치하는 정책을 채택하고 있기 때문에이 추세의 중요한 근본 원인입니다. 따라서, 생산성을 향상시킬 수있는 잠재력을 활용함으로써 다른 분야에 걸쳐 AI의 더 넓은 통합이 이루어지고있다. 그렇게함으로써 조직은 온-프레미스 하드웨어 인프라 확보 및 유지와 관련된 초기 가격을 제거 할 수 있습니다. 이러한 전환은 AI 솔루션의 사용 증가뿐만 아니라 비즈니스 수행 및 효율성과 경쟁력을 달성하는 수단으로서 AI의 채택을 강조합니다.

시장 성장을 확대하기위한 클라우드 기반 솔루션

클라우드 기반 솔루션은 AI Neural Networks 시장 확장의 속도를 크게 설정할 가능성이 높습니다. 인공 지능 분야는 점점 더 고급 기술로 일정한 개선 상태에 있기 때문에 거의 모든 인공 신경망 시스템은 이제 클라우드 기반 배포를 선택합니다. 이는 주로 클라우드 컴퓨팅이 제공하는 비용 절감 및 데이터 스토리지 이점 때문입니다. 또한 클라우드 서비스 제공 업체는 비즈니스가 주어진 시간에 사용했던 서비스에 대해서만 지불 할 수있는 유료 대출 계획에 가입합니다. 비용 효능 만으로도이 방법을 사용하면 조직의 리소스를 다양한 요구 사항으로 조정할 수 있습니다. 결국, 인공 신경망 시스템을위한 클라우드 솔루션은 운영 효율성을 높이거나 매일 더 진보되고있는 기술 시스템 내에서의 통합 과정에서 주요 역할을 강조합니다.

구속 요인

시장 성장을 방해하기 위해 전문 지식을 보유한 전문가 부족

글로벌 시장의 확장에 대한 방해 요인 중 하나는 계산 자원의 부족과 ANN 솔루션에 능숙한 자격을 갖춘 인력의 부족입니다. 실제로 대기업의 경우 깊은 신경망을 훈련시키는 것이 매우 까다 롭습니다. 때로는 요구 사항이 너무 많아서 TPUS (Tensor Processing Unit) 사용과 같은 새로운 비싼 기술을 채택하거나그래픽 처리 장치 (GPU). 이러한 종류의 정보의 가용성은 인공 신경 네트워크를 사람들의 일상 생활에 통합하고 조직의 작업을 방해하는 이유 중 하나입니다. 또한, 딥 러닝 서비스 제공 업체에 대한 신경망 전문가 및 전문가에 대한 수요는 자격을 갖춘 인적 자원의 공급을 능가하여 고효율로 신경망을 설계, 훈련 및 구현하려는 사람들에게 채용 작업을 더 어렵게 만듭니다. 특히 계산 자원과 전문가 자원 부족의 과제는 잠재적으로 인공 신경망 시장의 성장을 늦출 것입니다.

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인공 신경 네트워크는 지역 통찰력을 시장에 내립니다

북미 시장은 데이터 개인 정보 및 보안에 대한 점점 더 많은 규정 준수 경향으로 인해 노력합니다.

시장은 주로 유럽, 라틴 아메리카, 아시아 태평양, 북미 및 중동 및 아프리카로 분리됩니다.

데이터 개인 정보 및 보안 분야의 규제 준수에 관한 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 북미는 글로벌 인공 신경망 시장 점유율이되기 시작했습니다. 이 지역은 데이터 프라이버시와 사이버 위협으로부터 보안을 보호하는 것으로 생각되는 규제 조치의 구현에 특히 중점을 둡니다. 데이터 개인 정보 및 보안에 대한 규정 준수 솔루션의 기능은 논리적으로 북미 인공 신경망 시장의 확장을 초래합니다. 엄격한 법률은 지역이 개인 정보 보호 권리를 보호하고 필요한 보안 관행을 강화하려는 욕구를 강조하기 위해 지역이 사용하는 도구 중 하나입니다. 결과적으로 북미는이 분야에서 앞서 나가고 있으며, 세계 시장 환경 에서이 지역에 대한 올바른 위치를 보장하기 위해 엄격한 규정이 도입되고 있습니다.

주요 업계 플레이어

주요 업계 플레이어 간의 전략적 파트너십은 혁신을 통해 시장을 돕습니다.

주요 업계 플레이어는 인공 신경 네트워크 분야에서 개척 활동을 공동으로 탐구하기 위해 연구 기관, 대학 및 기타 조직과 전략적 파트너십을 만들고 있습니다. 이러한 파트너십에는 AI 연구 개발의 국경을 확장하는 데 중점을 둔 협업 프로젝트가 포함됩니다. 기업은 학술 기관 및 연구 기관과의 협력을 통해 인공 신경망의 개발을 진행하기 위해 다양한 전문 지식, 자원 및 관점의 기회를 사용합니다. 그러한 기업이 수행 한 공동 노력은 다양한 플레이어의 집단 지능과 독창성을 활용하여 인공 지능 기술 분야에서 더 빠른 혁신 속도와 아마도 획기적인 돌파구를 달성하는 것을 목표로합니다. 이러한 전략은 통합을 촉진하려는 공동 시도와 여러 산업 및 분야에서 신경망의 개발 및 통합의 학제 간 특성을 보여줍니다.

최고의 인공 신경망 회사 목록

• 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)

산업 개발

2023 년 10 월 :Monash University의 과학자들은 3D 프린팅을 사용하여 생의학 혁명을 예상하는 쥐 뇌 세포에서 살아있는 신경망을 구성하고 있습니다. 전통적인 뇌와 마찬가지로,이 뇌 미니는 약물 검사 및 개인화 된 약의 이점을 가질 것으로 예상됩니다. 문제는 실험실 배양에서 인간 사용으로의 세포를 변환하고 예상되는 글로벌 수요에 대한 확장 성입니다. 장애물과 모든 것을 통해이 기술은 곧 신경 퇴행성 질환에 대한 생의학 연구와 치료에 혁명을 일으킬 것입니다.

보고서 적용 범위

이 연구는 포괄적 인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내에서 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 그것은 시장의 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 몇 년 동안 궤적에 영향을 줄 수있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 이 분석은 현재 동향과 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장의 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 성장의 잠재적 영역을 식별합니다.

연구 보고서는 정 성적 및 정량적 연구 방법을 활용하여 철저한 분석을 제공하는 시장 세분화를 탐구합니다. 또한 재무 및 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적 공급 및 수요의 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제시합니다. 경쟁 환경은 중요한 경쟁 업체의 시장 점유율을 포함하여 세 심하게 상세합니다. 이 보고서에는 예상 기간 동안 조정 된 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로, 시장 역학에 대한 귀중하고 포괄적 인 통찰력을 공식적이고 쉽게 이해할 수있는 방식으로 제공합니다.