인공 신경망 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(피드 포워드 인공 신경망, 피드백 인공 신경망 및 기타), 애플리케이션별(통신, 제약, 운송, 교육 및 연구 및 기타), 지역 통찰력 및 예측(2026~2035년)

• 

  무료 샘플 다운로드 이 보고서에 대해 자세히 알아보려면

인공 신경망 시장 개요

전 세계 인공 신경망 시장의 가치는 2026년 약 31억 5천만 달러로 추산됩니다. 시장은 2035년까지 172억 6천만 달러에 도달하여 2026년부터 2035년까지 연평균 성장률(CAGR) 17.8%로 확장될 것으로 예상됩니다. 북미는 AI 혁신에서 약 40%의 점유율을 차지하고 있으며, 아시아 태평양은 약 35%, 유럽은 약 20%를 차지하고 있습니다. 성장은 머신러닝 도입에 의해 주도됩니다.

인공 신경망(ANN)은 많은 복잡한 정보를 유사한 방식과 동일한 정밀도로 처리하여 뇌의 뉴런 네트워크와 유사하게 작동합니다. 복잡한 생물학적 과정을 계산 노드로 줄이고 뉴런과 공명하는 ANN은 입력 신호를 처리하고 계산을 수행하며 뇌 뉴런 발사 발생과 유사하게 출력 신호를 생성합니다. 가중치나 편향과 같은 네트워크 매개변수를 변경하여 데이터를 조작하는 등의 작업은 신경망을 광범위하게 학습하여 수행됩니다. 이 계산 프레임워크를 통해 알고리즘은 대부분의 경우 기계 학습 작업에 필요한 고급 패턴 인식 및 의사 결정 프로세스를 수행할 수 있습니다. ANN은 예측 솔루션과 개선 사항을 제공하여 의료 시스템 및 금융 개발을 통해 사람들의 삶을 더 나은 방향으로 변화시킵니다. 실제로 ANN은 복잡한 두뇌 작동을 에뮬레이션하여 심층적이고 빠른 데이터 처리를 위한 새로운 도구를 제공하려는 인간의 노력을 나타냅니다.

ANN 분야의 기계 학습은 다양한 분야에서 인간 지능을 모방할 수 있는 기계를 민주화하고 권한을 부여하는 핵심 요소입니다. ANN은 계층화된 구조와 이러한 계층 간의 연결 설정을 통해 정보와 패턴이 포함된 복잡한 입력을 처리할 수 있으며 자율적으로 결정을 내릴 수도 있습니다. ANN의 적응성은 서로 다른 네트워크 아키텍처를 설계하는 것을 가능하게 하며, 각 아키텍처는 서로 다른 문제 영역을 처리하도록 설계됩니다. ANN은 이미지 인식, 자연어 처리, 재무 예측이라는 두 가지 핵심 역량의 전문가라는 것이 널리 알려져 있습니다. 따라서 이러한 네트워크는 의료, 금융 및 기타 부문의 혁명에 기여하여 예측 모델링, 분류 및 최적화와 같은 작업 혁신을 가져왔습니다. 즉, ANN은 뇌의 복잡한 기계를 재창조하려는 우리의 끝없는 시도를 반영하며 결과적으로 처리 능력을 향상시킬 수 있는 새로운 기회를 제공합니다.

주요 결과

코로나19 영향

전염병은 긍정적인 측면과 부정적인 측면 모두에서 시장에 영향을 미쳤습니다. 

글로벌 코로나19 팬데믹은 전례가 없고 충격적이었습니다. 시장은 팬데믹 이전 수준에 비해 모든 지역에서 예상보다 낮은 수요를 경험했습니다. CAGR 증가로 인한 급격한 시장 성장은 시장 성장과 수요가 팬데믹 이전 수준으로 복귀했기 때문입니다.

팬데믹은 인공신경망(ANN) 시장에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 모두 가져왔습니다. 이는 다양한 산업에 많은 복잡성을 가져왔지만 ANN 기술의 통합 및 추가 개발을 위한 방법도 제공했습니다. 의료 분야에서만 팬데믹이 확산됨에 따라 ANN 구현이 크게 증가하고 있으며 이 부문에서 이러한 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있습니다. ANN은 다양한 측면에서 매우 귀중한 도구가 되었습니다.건강 관리약물 발견, 질병 진단, 환자 모니터링 등이 포함됩니다. 이러한 예측 ANN 모델은 환자 데이터를 스크리닝하고, 패턴을 식별하고, 질병 진행 및 결과를 예측하는 데 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 이를 통해 의료진은 정보에 입각한 결정을 내리고 환자를 효율적으로 관리하여 팬데믹 속에서 좋은 성장을 위한 유리한 환경을 조성할 수 있습니다.

최신 트렌드

데이터를 처리하고 분석하기 위한 뉴런의 네트워킹이 시장을 추진하고 있습니다.

인공 신경망(ANN) 시장의 발전은 대용량 데이터를 처리하고 분석하는 메커니즘으로 상호 연결된 뉴런 네트워크를 채택함으로써 주도됩니다. 이 혁신적인 접근 방식은 기능 면에서 생물학적 신경 네트워크를 모방하는 상호 연결된 인공 뉴런 네트워크를 사용합니다. 이렇게 연결된 데이터 노드는 복잡한 프로세스와 분석을 거쳐 인공 신경망의 개선을 가져옵니다. 이 패러다임은 뇌의 뉴런과 유사한 상호 작용 및 계산 구성 요소를 활용하여 복잡한 데이터 분석과 관련된 작업을 보다 스마트하게 처리합니다. 따라서 기관과 조직이 이러한 시스템이 다양한 데이터 처리 문제를 처리하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 인식함에 따라 시장 영역에서는 범위가 상당히 증가할 것으로 예상됩니다. ANN은 상호 연결된 뉴런 시스템의 활용을 통해 여러 산업에 고급 솔루션을 제공합니다. 따라서 데이터 분석과 의사결정 과정에서 무한한 혁신과 효율성을 얻을 수 있는 기회가 있습니다.

• 미국 국립표준기술연구소(NIST)에 따르면 거의 74%의 조직이 패턴 인식 및 의사 결정을 위해 ANN 모델을 채택했으며, 이는 산업 전반에 걸쳐 AI 통합이 급속히 증가하고 있음을 강조합니다.

• 유럽연합 집행위원회의 디지털 경제 및 사회 지수 2024에 따르면 유럽 기업의 약 62%가 데이터 분석을 위해 ANN 기반 솔루션을 활용하여 자동화 및 예측 모델링 분야의 혁신을 주도하고 있습니다.

무료 샘플 다운로드 이 보고서에 대해 자세히 알아보려면

인공 신경망 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 피드포워드 인공 신경망, 피드백 인공 신경망 및 기타로 분류될 수 있습니다.

• 피드포워드 인공 신경망(Feed Forward Artificial Neural Network): 노드 간 연결이 사이클 없이 단방향인 신경망 아키텍처 유형입니다. 패턴 인식, 분류, 회귀와 같은 작업에 탁월하므로 기계 학습 애플리케이션에 다용도로 사용할 수 있습니다. 이러한 네트워크는 이미지 인식, 재무 예측 및 자연어 처리에 일반적으로 적용되는 피드백 루프 없이 레이어를 통해 데이터를 순차적으로 처리합니다. 단순성, 구현 용이성 및 신속한 데이터 처리 기능은 주목할만한 장점입니다.

• 피드백 인공 신경망: 이 유형의 신경망에는 출력이 가중치를 조정하여 정확도를 향상시킬 수 있는 루프가 포함되어 있습니다. 이들은 출력을 원하는 결과와 비교하여 반복적으로 예측을 개선하며, 이는 동적 시스템 모델링 및 시계열 예측에 중요합니다. 피드포워드 네트워크보다 복잡한 작업에 더 능숙하지만 불안정성을 방지하려면 세심한 매개변수 조정이 필요합니다. 오류를 기반으로 매개변수를 조정하는 기능은 우수한 학습 기능을 제공하여 메모리 의존적이고 순차적인 작업에 이상적입니다.

• 기타: 인공 신경망 시장 내 "기타" 카테고리에는 방사형 기반 기능 네트워크, 컨볼루셔널 신경망 및 순환 신경망과 같은 특정 작업을 위한 전문 네트워크 아키텍처가 포함되며 각각은 이미지 인식, 순차 데이터 분석 또는 비선형 함수 근사와 같은 고유한 애플리케이션에 맞게 조정됩니다. 조직은 최적의 성능을 위해 데이터 복잡성을 기반으로 이러한 네트워크를 채택하는 동시에 지속적인 연구를 통해 진화하는 시장 요구를 충족하기 위해 혁신을 주도합니다.

애플리케이션별

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 통신, 제약, 운송, 교육 및 연구 및 기타로 분류될 수 있습니다.

• 통신: 있음통신, 인공 신경망은 자원 할당, 트래픽 예측 및 네트워크 최적화에 유용합니다. 결함 감지를 지원하여 시스템 보안과 신뢰성을 향상시킵니다. 신경망은 음성 인식 및 Chabot과 같은 고객 지원 애플리케이션에도 도움이 됩니다. 예측 유지 관리를 제공하고 5G 네트워크 구축을 지원함으로써 연결을 극대화하고 통신 사용자 경험을 개선합니다.

• 제약: 인공 신경망은 후보 식별을 가속화하고 상호 작용을 예측하며 분자 구조를 분석하여 약물 발견에 도움을 줍니다. 유전자 검사, 맞춤형 치료, 환자 데이터 분석을 통해 맞춤형 진료를 제공합니다. 환자 모집, 임상 시험 설계 및 결과 예측은 모두 신경망을 사용하여 간소화됩니다. 또한 증상 평가 및 의료 영상 분석을 통해 질병 진단을 향상시킵니다. 또한 유전적 프로필을 기반으로 약물 반응을 평가하여 환자가 치료법을 선택하는 데 도움을 줍니다.

• 교통: 인공 신경망은 지능형 교통 시스템, 예측, 혼잡 감소 등을 제공하여 교통 관리에 핵심적인 역할을 합니다. 이러한 네트워크는 자율주행차 기술의 안전한 탐색을 위한 인식, 판단 및 제어를 돕습니다. 또한 신경망은 유지 관리, 경로 계획, 차량 성능 및 연료 소비와 관련된 데이터를 분석하여 차량 관리를 개선합니다. 또한 실시간 모니터링, 적응형 신호 및 예측 유지 관리를 제공하여 스마트 교통 인프라 개발을 지원하고 용량 계획, 수요 예측 및 대중 교통 일정을 개선합니다.

• 교육 및 연구: 인공 신경망은 개별 학생의 성과 및 학습 선호도에 맞게 교육 콘텐츠를 맞춤화하는 적응형 학습 플랫폼을 구동합니다. 이는 연구자들이 복잡한 데이터 세트를 분석하고, 패턴을 식별하고, 다양한 분야에 걸쳐 결과를 예측하는 데 도움을 줍니다. 인지 과학 연구에서 이러한 네트워크는 뇌 기능, 기억 과정 및 의사 결정 메커니즘을 모델링합니다. 또한 실험과 시뮬레이션을 수행하고 대화형 학습 경험을 조성하기 위한 가상 실험실 개발을 촉진합니다. 마지막으로 신경망은 교육 기관에 학생 성과, 등록 예측 및 리소스 할당 최적화에 대한 예측 분석을 제공합니다.

• 기타: 인공 신경망은 금융, 주식 예측, 위험 평가, 사기 탐지 및 거래, 생산 최적화를 위한 에너지, 수요 예측 및 소매업의 재생 에너지 통합, 맞춤형 추천, 수요 예측, 가격 책정 및 재고 관리, 환경 모니터링, 오염 감지, 기후 모델링 및 야생 동물 보호, 엔터테인먼트, 스트리밍 및 미디어의 콘텐츠 추천 및 분류 등의 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 적용됩니다.

추진 요인

시장 확대를 선도하기 위한 AI 기반 솔루션의 필요성 증가

AI 기반 솔루션에 대한 수요 증가는 글로벌 인공 신경망 시장 성장의 주요 원동력이 되었습니다. AI 솔루션은 기업이 디지털로 확장할 수 있는 기반이자 자원이 되는 개발의 핵심 요소입니다. AI에 대한 투자는 AI 솔루션을 시스템에 통합하고 현대 기술에 부합하는 정책을 채택하는 국가가 증가함에 따라 이러한 추세의 중요한 근본 원인입니다. 따라서 AI의 생산성 향상 잠재력을 활용하여 다양한 분야에 걸쳐 AI의 광범위한 통합이 이루어지고 있습니다. 이를 통해 조직은 온프레미스 하드웨어 인프라 획득 및 유지 관리와 관련된 초기 가격 설정을 없앨 수 있습니다. 이러한 전환은 AI 솔루션의 사용 증가뿐만 아니라 비즈니스 수행, 효율성 및 경쟁력 확보 수단으로 AI 채택을 강조합니다.

• 세계경제포럼(WEF)에 따르면 전 세계적으로 약 68%의 기업이 AI와 ANN 구축을 운영 효율성과 경쟁력 향상을 위한 핵심 전략으로 꼽았습니다.

• OECD 데이터에 따르면 회원국의 57%가 의료, 교육, 스마트 시티 애플리케이션을 강화하기 위해 국가 AI 전략에 ANN 기술을 통합했습니다.

시장 성장을 확대하는 클라우드 기반 솔루션

클라우드 기반 솔루션은 계속해서 AI 신경망 시장 확장의 속도를 크게 주도할 가능성이 높습니다. 인공 지능 분야는 점점 더 발전된 기술로 지속적으로 개선되고 있기 때문에 이제 거의 모든 인공 신경망 시스템은 클라우드 기반 배포를 선택합니다. 이는 주로 클라우드 컴퓨팅이 제공하는 비용 절감 및 데이터 저장 이점 때문입니다. 또한 클라우드 서비스 제공업체는 기업이 특정 시간에 사용한 서비스에 대해서만 비용을 지불하도록 허용하는 사용량별 요금제에 가입합니다. 비용 효율성 외에도 이 방법을 사용하면 조직이 가질 수 있는 다양한 요구 사항에 맞게 조직의 리소스를 조정할 수도 있습니다. 결국, 인공 신경망 시스템을 위한 클라우드 솔루션은 운영 효율성을 높이거나 나날이 발전하는 기술 시스템 내 통합 과정에서 선도적인 역할을 강조합니다.

제한 요인

시장 성장을 방해하는 전문 지식을 보유한 전문가 부족

글로벌 시장 확장을 가로막는 요인 중 하나는 연산 자원의 부족과 ANN 솔루션에 능숙한 자격을 갖춘 인력의 부족입니다. 실제로 대기업의 경우 심층 신경망을 훈련하는 것은 상당히 까다롭습니다. 때로는 요구 사항이 너무 많아서 텐서 처리 장치(TPU) 사용과 같은 값비싼 새로운 기술을 채택해야 할 수도 있습니다.그래픽 처리 장치(GPU). 이러한 종류의 정보의 가용성은 인공 신경망을 사람들의 일상 생활과 조직의 업무에 통합하는 데 방해가 되는 이유 중 하나입니다. 또한, 신경망 전문가와 딥러닝 서비스 제공업체에 대한 수요가 자격을 갖춘 인력의 공급을 초과하여 고효율로 신경망을 설계, 교육 및 구현하려는 사람들의 채용 작업이 더 어려워지고 있습니다. 특히 계산 리소스의 문제와 전문가 리소스 부족으로 인해 인공 신경망 시장의 성장이 둔화될 가능성이 있습니다.

• 디지털 기술에 관한 유네스코의 2023년 보고서에 따르면, 54%의 국가가 ANN에서 훈련받은 전문가가 부족하여 해당 부문에 상당한 인재 격차가 발생하고 있습니다.

• 미국 에너지부(DOE)에 따르면 대규모 ANN 모델을 교육하는 데 프로젝트당 거의 200MWh의 에너지가 소비되어 높은 계산 비용으로 인해 성장이 제한됩니다.

• 무료 샘플 다운로드 이 보고서에 대해 자세히 알아보려면

•  

인공 신경망 시장 지역 통찰력

북미 시장은 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 규정 준수가 점점 더 많아지는 경향으로 인해 노력하고 있습니다.

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

북미는 데이터 개인 정보 보호 및 보안 분야의 규제 준수와 관련된 솔루션에 대한 수요가 높아짐에 따라 글로벌 인공 신경망 시장 점유율이 되기 시작했습니다. 이 지역은 데이터 개인정보 보호와 사이버 위협으로부터 보안을 보호하는 것으로 간주되는 규제 조치의 구현을 특히 강조합니다. 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 규정 준수 솔루션의 이러한 기능은 논리적으로 북미 인공 신경망 시장의 확장으로 이어집니다. 엄격한 법률은 해당 지역에서 개인 정보 보호 권리를 보호하고 필요한 보안 관행을 강화하려는 욕구를 강조하기 위해 사용하는 도구 중 하나입니다. 결과적으로 북미는 이 분야에서 앞서 나가고 있으며 글로벌 시장 환경에서 해당 지역의 올바른 위치를 보장하기 위해 더욱 엄격한 규제가 도입되고 있습니다.

주요 산업 플레이어

주요 산업 플레이어 간의 전략적 파트너십은 혁신을 통해 시장을 돕습니다.

업계의 주요 기업들은 인공 신경망 분야의 선구적인 활동을 공동 탐구하기 위해 연구 기관, 대학 및 기타 조직과 전략적 파트너십을 구축하고 있습니다. 이러한 파트너십에는 AI 연구 및 개발의 한계를 확장하는 데 초점을 맞춘 협업 프로젝트가 포함됩니다. 학술 기관 및 연구 기관과의 협력을 통해 기업은 다양한 전문 지식, 자원 및 관점을 혼합하여 인공 신경망 개발을 추진할 수 있는 기회를 활용합니다. 이러한 기업이 수행하는 공동 노력은 다양한 참여자의 집단 지성과 독창성을 활용하여 더 빠른 속도의 혁신을 달성하고 인공 지능 기술 분야에서 획기적인 발전을 이루는 것을 목표로 합니다. 이러한 전략은 통합을 촉진하려는 공동의 시도를 보여주며, 여러 산업 및 분야에 걸친 신경망 개발 및 통합의 학제간 특성이 ANN의 진화 및 실현의 원동력으로 작용합니다.

• IBM Corporation(미국): IBM Research 업데이트에 따르면 2023년 AI 및 ANN 관련 기술에 대해 3,000개 이상의 특허가 출원되어 글로벌 리더십을 강화했습니다.

• Google Inc.(미국): Google AI의 2024년 보고서에 따르면 12억 명 이상의 사용자가 매일 Google 번역 및 이미지 인식과 같은 ANN 기반 서비스와 상호작용합니다.

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 발전

2023년 10월:Monash University의 과학자들은 3D 프린팅을 사용하여 생의학 혁명을 예상하는 쥐의 뇌 세포에서 살아있는 신경망을 구축하고 있습니다. 기존의 풀브레인과 유사하게, 이번 브레인 미니도 약물검사와 맞춤의학의 장점을 가질 것으로 기대된다. 문제는 실험실 배양의 세포를 인간이 사용하도록 변환하고 예상되는 글로벌 수요에 대한 확장성입니다. 모든 장애물을 극복하고 이 기술은 곧 신경퇴행성 질환에 대한 생의학 연구 및 치료에 혁명을 일으킬 것입니다.

보고서 범위

이 연구는 포괄적인 SWOT 분석을 포함하고 시장 내 향후 개발에 대한 통찰력을 제공합니다. 시장 성장에 기여하는 다양한 요소를 조사하고, 향후 시장 궤도에 영향을 미칠 수 있는 광범위한 시장 범주와 잠재적 응용 프로그램을 탐색합니다. 분석에서는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다.

연구 보고서는 철저한 분석을 제공하기 위해 질적 및 양적 연구 방법을 모두 활용하여 시장 세분화를 탐구합니다. 또한 재무적, 전략적 관점이 시장에 미치는 영향을 평가합니다. 또한 이 보고서는 시장 성장에 영향을 미치는 지배적인 공급 및 수요 세력을 고려하여 국가 및 지역 평가를 제공합니다. 주요 경쟁사의 시장 점유율을 포함하여 경쟁 환경이 세심하게 자세하게 설명되어 있습니다. 이 보고서에는 예상 기간에 맞춰 맞춤화된 새로운 연구 방법론과 플레이어 전략이 포함되어 있습니다. 전반적으로 이는 공식적이고 쉽게 이해할 수 있는 방식으로 시장 역학에 대한 가치 있고 포괄적인 통찰력을 제공합니다.