Tamanho do mercado de redes neurais artificiais, participação, crescimento e análise da indústria, por tipo (rede neural artificial feed forward, rede neural artificial de feedback e outros), por aplicação (telecomunicações, farmacêutica, transporte, educação e pesquisa e outros), insights regionais e previsão de 2026 a 2035

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VISÃO GERAL DO MERCADO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

O mercado global de redes neurais artificiais está estimado em aproximadamente US$ 3,15 bilhões em 2026. O mercado deve atingir US$ 17,26 bilhões até 2035, expandindo-se a um CAGR de 17,8% de 2026 a 2035. A América do Norte lidera com ~40% de participação na inovação de IA, a Ásia-Pacífico segue em ~35%, e a Europa detém ~20%. O crescimento é impulsionado pela adoção do aprendizado de máquina.

Uma Rede Neural Artificial (RNA) funciona de forma semelhante à rede de neurônios do cérebro, processando muitas informações complexas de maneira semelhante e com a mesma precisão. Reduzindo os complexos processos biológicos em nós computacionais, ressoando com os neurônios, as RNAs processam sinais de entrada, realizam cálculos e produzem sinais de saída, semelhantes à ocorrência do disparo dos neurônios cerebrais. Tarefas como manipulação de dados alterando os parâmetros da rede, como pesos e tendências, são realizadas por meio do aprendizado extensivo de redes neurais. Com esta estrutura computacional, os algoritmos podem realizar processos mais avançados de reconhecimento de padrões e tomada de decisão que na maioria dos casos são necessários nas tarefas de aprendizado de máquina. As RNAs mudam a vida das pessoas para melhor através do desenvolvimento do sistema de saúde e das finanças, fornecendo soluções e melhorias preditivas. Na realidade, as RNAs representam os esforços humanos em emular operações cerebrais complexas, fornecendo assim novas ferramentas para processamento de dados rápido e aprofundado.

O aprendizado de máquina no campo das RNAs é um fator chave para democratizar e capacitar máquinas que podem emular a inteligência humana em diferentes campos. Através de uma estrutura em camadas e do estabelecimento de ligações entre essas camadas, as RNAs podem processar entradas complexas com informações e padrões e podem até tomar decisões de forma autônoma. A adaptabilidade das RNAs torna possível projetar diferentes arquiteturas de rede, cada uma delas projetada para lidar com diferentes domínios de problemas. É amplamente conhecido que as RNAs são especialistas em duas competências essenciais: reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e previsão financeira. Assim, estas redes contribuíram para revoluções nos setores médico, financeiro e outros, resultando assim na inovação de tarefas como modelagem preditiva, classificação e otimização, para citar alguns. Por outras palavras, as RNAs apenas reflectem a nossa tentativa interminável de recriar a complexa maquinaria do cérebro e, como resultado, proporcionam-nos novas oportunidades para aumentar o nosso poder de processamento.

PRINCIPAIS CONCLUSÕES

IMPACTO DA COVID-19

A pandemia afetou o mercado de maneira positiva e negativa 

A pandemia global da COVID-19 tem sido sem precedentes e surpreendente, com o mercado a registar uma procura inferior ao previsto em todas as regiões, em comparação com os níveis pré-pandemia. O crescimento repentino do mercado refletido pelo aumento do CAGR é atribuível ao crescimento do mercado e ao regresso da procura aos níveis pré-pandemia.

A pandemia trouxe efeitos positivos e negativos ao mercado de redes neurais artificiais (RNA). Embora tenha trazido muitas complicações para diversas indústrias, também ofereceu um caminho para integração e maior desenvolvimento de tecnologias de RNA. Somente o campo da saúde desfruta de um aumento significativo na implementação de RNA à medida que a pandemia se espalha, com a crescente demanda por tais soluções neste setor. As RNAs tornaram-se uma ferramenta inestimável em vários aspectos daassistência médicaincluindo descoberta de medicamentos, diagnóstico de doenças e monitoramento de pacientes. Estes modelos preditivos de RNA tornaram-se ferramentas indispensáveis ​​na triagem de dados de pacientes, identificando padrões e prevendo a progressão e resultados de doenças, para que o pessoal de saúde possa tomar decisões informadas e gerenciar pacientes de forma eficiente, criando um ambiente favorável para um bom crescimento em meio a uma pandemia.

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

A rede de neurônios para processar e analisar os dados está impulsionando o mercado

O desenvolvimento do mercado de Redes Neurais Artificiais (RNAs) é impulsionado pela adoção da rede de neurônios interconectados como mecanismo para processar grandes volumes de dados e analisá-los. Esta abordagem inovadora utiliza redes de neurônios artificiais interligados que imitam redes neurais biológicas em seu funcionamento. Esses nós conectados de dados passam por processos e análises intrincados, proporcionando o aprimoramento das redes neurais artificiais. Este paradigma utiliza interações e componentes computacionais semelhantes aos neurônios do cérebro para lidar com tarefas que envolvem análises de dados complicados de uma forma mais inteligente. Assim, a área de mercado vê um aumento substancial no âmbito à medida que as instituições e organizações reconhecem que tais sistemas poderiam ajudar a lidar com uma multiplicidade de questões de processamento de dados. Através da utilização de sistemas de neurônios interconectados, as RNAs fornecem soluções avançadas para diversos setores. Assim, existe uma oportunidade para infinitas inovações e eficiência na análise de dados e nos processos de tomada de decisão.

• De acordo com o Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos EUA (NIST), quase 74% das organizações adotaram modelos de RNA para reconhecimento de padrões e tomada de decisões, destacando um rápido aumento na integração de IA em todos os setores.

• De acordo com o Índice de Economia e Sociedade Digital 2024 da Comissão Europeia, cerca de 62% das empresas na Europa utilizam soluções baseadas em RNA para análise de dados, impulsionando a inovação em automação e modelagem preditiva.

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SEGMENTAÇÃO DE MERCADO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Por tipo

Com base no tipo, o mercado global pode ser categorizado em Rede Neural Artificial Feed Forward, Rede Neural Artificial de Feedback e outros.

• Rede Neural Artificial Feed Forward: Este tipo de arquitetura de rede neural onde as conexões entre os nós são unidirecionais, desprovidas de ciclos. Eles se destacam em tarefas como reconhecimento de padrões, classificação e regressão, tornando-os versáteis para aplicações de aprendizado de máquina. Essas redes processam dados sequencialmente por meio de camadas sem ciclos de feedback, comumente aplicados em reconhecimento de imagens, previsões financeiras e processamento de linguagem natural. Sua simplicidade, facilidade de implementação e capacidade rápida de processamento de dados são vantagens notáveis.

• Rede Neural Artificial de Feedback: Este tipo de rede neural incorpora loops que permitem que as saídas ajustem os pesos, aumentando a precisão. Eles refinam as previsões iterativamente, comparando os resultados com os resultados desejados, o que é crucial na modelagem de sistemas dinâmicos e na previsão de séries temporais. Embora sejam mais adeptas a tarefas complexas do que as redes feed-forward, elas necessitam de ajuste meticuloso de parâmetros para evitar instabilidade. Sua capacidade de ajustar parâmetros com base em erros oferece capacidades de aprendizagem superiores, ideais para tarefas sequenciais e dependentes de memória.

• Outros: Dentro do mercado de Redes Neurais Artificiais, a categoria "Outros" inclui arquiteturas de rede especializadas para tarefas específicas, como Redes de Função de Base Radial, Redes Neurais Convolucionais e Redes Neurais Recorrentes, cada uma adaptada para aplicações exclusivas como reconhecimento de imagem, análise sequencial de dados ou aproximação de função não linear. As organizações adotam essas redes com base na complexidade dos dados para obter um desempenho ideal, enquanto a pesquisa contínua impulsiona a inovação para atender às crescentes demandas do mercado.

Por aplicativo

Com base na aplicação, o mercado global pode ser categorizado em Telecomunicações, Farmacêutico e Transporte, Educação e Pesquisa e Outros.

• Telecomunicações: Emtelecomunicações, as redes neurais artificiais são úteis para alocação de recursos, previsão de tráfego e otimização de rede. Eles melhoram a segurança e a confiabilidade do sistema, auxiliando na detecção de falhas. As redes neurais também ajudam com aplicativos de suporte ao cliente, como reconhecimento de voz e Chabot. Eles maximizam a conexão e melhoram a experiência do usuário de telecomunicações, fornecendo manutenção preditiva e ajudando a estabelecer redes 5G.

• Farmacêutico: Redes Neurais Artificiais aceleram a identificação de candidatos, prevêem interações e analisam estruturas moleculares para ajudar na descoberta de medicamentos. Através de triagem genética, personalização da terapia e análise de dados do paciente, eles fornecem atendimento personalizado. O recrutamento de pacientes, o desenho de ensaios clínicos e a previsão de resultados são todos simplificados usando redes neurais. Além disso, melhoram o diagnóstico de doenças por meio da avaliação de sintomas e análise de imagens médicas. Eles também auxiliam os pacientes na escolha de tratamentos, avaliando as respostas aos medicamentos com base em perfis genéticos.

• Transporte: As Redes Neurais Artificiais desempenham um papel fundamental na gestão do tráfego, fornecendo sistemas de transporte inteligentes, previsão e redução de congestionamentos. Essas redes auxiliam na percepção, julgamento e controle para uma navegação segura na tecnologia de veículos autônomos. As redes neurais também melhoram o gerenciamento de frotas, analisando dados relacionados à manutenção, planejamento de rotas, desempenho dos veículos e consumo de combustível. Além disso, ao fornecer monitoramento em tempo real, sinalização adaptativa e manutenção preditiva, eles auxiliam no desenvolvimento de infraestrutura de transporte inteligente e melhoram o planejamento de capacidade, a previsão de demanda e a programação de transporte público.

• Educação e Pesquisa: Redes Neurais Artificiais impulsionam plataformas de aprendizagem adaptativas que adaptam o conteúdo educacional ao desempenho e às preferências de aprendizagem de cada aluno. Eles auxiliam os pesquisadores na análise de conjuntos de dados complexos, na identificação de padrões e na previsão de resultados em várias disciplinas. Nos estudos das ciências cognitivas, estas redes modelam funções cerebrais, processos de memória e mecanismos de tomada de decisão. Além disso, facilitam o desenvolvimento de laboratórios virtuais para a realização de experimentos e simulações, promovendo experiências interativas de aprendizagem. Por último, as redes neurais capacitam as instituições educacionais com análises preditivas para o desempenho dos alunos, previsão de matrículas e otimização da alocação de recursos.

• Outros: As redes neurais artificiais encontram ampla aplicação em todos os setores de finanças, previsão de estoque, avaliação de risco, detecção e negociação de fraudes, em energia para otimizar a produção, prever a demanda e integrar energias renováveis ​​no varejo, para recomendações personalizadas, previsão de demanda, preços e gestão de estoque, em monitoramento ambiental, para detecção de poluição, modelagem climática e conservação da vida selvagem e em entretenimento, para recomendação e categorização de conteúdo em streaming e mídia.

FATORES DE CONDUÇÃO

Maior necessidade de soluções baseadas em Al para liderar a expansão do mercado

A crescente demanda por soluções alimentadas por IA tornou-se a principal força por trás do crescimento global do mercado de redes neurais artificiais. As soluções de IA servem de base e os recursos que permitem às empresas se expandir digitalmente são o fator chave no desenvolvimento. O investimento em IA é a importante causa desta tendência, que se deve ao número crescente de países que estão a incorporar soluções de IA nos seus sistemas e a adoptar políticas que estão em linha com as tecnologias modernas. Assim, está a ocorrer uma integração mais ampla da IA ​​em diferentes domínios, explorando o seu potencial para melhorar a produtividade. Ao fazer isso, as organizações podem se livrar do preço inicial definido associado à aquisição e manutenção da infraestrutura de hardware local. Esta transição enfatiza não só o aumento da utilização de soluções de IA, mas também a adopção da IA ​​como meio de conduzir negócios e alcançar eficiência e competitividade.

• De acordo com o Fórum Económico Mundial (WEF), cerca de 68% das empresas a nível mundial relatam a implantação de IA e RNA como uma estratégia chave para melhorar a eficiência operacional e a competitividade.

• Com base em dados da OCDE, 57% dos países membros integraram tecnologias RNA nas estratégias nacionais de IA para impulsionar aplicações de saúde, educação e cidades inteligentes.

Soluções baseadas em nuvem para escalar o crescimento do mercado

Embora as soluções baseadas em nuvem provavelmente continuem definindo significativamente o ritmo para a expansão do mercado de redes neurais de IA. Como o campo da Inteligência Artificial está em constante estado de melhoria com tecnologias cada vez mais avançadas, quase todos os sistemas de redes neurais artificiais agora escolhem a implantação baseada em nuvem. Isso se deve principalmente aos benefícios de redução de custos e armazenamento de dados que a computação em nuvem oferece. Além disso, os fornecedores de serviços em nuvem subscrevem um plano de pagamento por utilização que permite às empresas pagar apenas pelos serviços que utilizaram num determinado momento. Além da rentabilidade, este método também permite ajustar os recursos da organização às diversas necessidades que esta possa ter. Por fim, a solução Cloud para sistemas de Redes Neurais Artificiais destaca o seu papel de liderança no aumento da eficiência das operações ou no processo de integração em sistemas tecnológicos que estão cada vez mais avançados.

FATORES DE RESTRIÇÃO

Escassez de especialistas com experiência para dificultar o crescimento do mercado

Um dos fatores dificultadores da expansão do mercado global é a escassez de recursos computacionais e a falta de pessoal qualificado e proficiente em soluções de RNA. Na verdade, para grandes empresas, treinar redes neurais profundas é bastante exigente. Às vezes, a exigência é tão grande que pode ser necessário adotar novas tecnologias caras, como o uso de unidades de processamento de tensores (TPUs) ouunidades de processamento gráfico (GPUs). A disponibilidade desse tipo de informação é um dos motivos pelos quais a incorporação de redes neurais artificiais no cotidiano das pessoas e no trabalho das organizações é dificultada. Além disso, a procura por especialistas em redes neurais e especialistas em prestadores de serviços de aprendizagem profunda supera a oferta de recursos humanos qualificados, dificultando a tarefa de recrutamento para quem pretende projetar, treinar e implementar redes neurais com elevada eficiência. Os desafios especificamente em recursos computacionais e a falta de recursos especializados irão potencialmente desacelerar o crescimento do mercado de redes neurais artificiais.

• De acordo com o relatório de 2023 da UNESCO sobre competências digitais, 54% dos países enfrentam uma escassez de profissionais formados em RNA, criando uma lacuna significativa de talentos no sector.

• De acordo com o Departamento de Energia dos EUA (DOE), o treinamento de grandes modelos de RNA consome quase 200 megawatts-hora de energia por projeto, restringindo o crescimento devido aos altos custos computacionais.

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INSIGHTS REGIONAIS DO MERCADO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

O mercado norte-americano se esforça devido a uma tendência crescente de conformidade cada vez maior com as regulamentações em privacidade e segurança de dados

O mercado é segregado principalmente na Europa, América Latina, Ásia-Pacífico, América do Norte e Oriente Médio e África.

A América do Norte passou a ser o mercado global de redes neurais artificiais devido à maior demanda por soluções relativas à conformidade regulatória na área de privacidade e segurança de dados. A região dá especial ênfase à implementação de ações regulatórias que se destinam tanto à privacidade dos dados como à proteção da segurança contra ameaças cibernéticas. Esta característica das soluções de conformidade sobre privacidade e segurança de dados resulta logicamente na expansão do mercado de redes neurais artificiais na América do Norte. Leis rigorosas são uma das ferramentas que a região utiliza para enfatizar o seu desejo de proteger os direitos de privacidade e reforçar as práticas de segurança necessárias. Como resultado, a América do Norte está a avançar neste domínio e estão a ser introduzidas regulamentações mais rigorosas para garantir a posição correta para a região no cenário do mercado global.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

Parcerias estratégicas entre os principais players da indústria ajudam o mercado por meio de inovações

Os principais intervenientes da indústria estão a criar parcerias estratégicas com instituições de investigação, universidades e outras organizações para a exploração conjunta de atividades pioneiras no domínio das redes neurais artificiais. Estas parcerias incluem projetos colaborativos que se concentram na ampliação das fronteiras da investigação e desenvolvimento em IA. Através da colaboração com instituições académicas e organizações de investigação, as empresas aproveitam a oportunidade de uma combinação de diferentes conhecimentos, recursos e perspectivas para avançar com o desenvolvimento das redes neurais artificiais. Os esforços conjuntos empreendidos por essas empresas visam alavancar a inteligência colectiva e o engenho de vários intervenientes para alcançar um ritmo mais rápido de inovação e talvez um avanço importante no campo da tecnologia de inteligência artificial. Estas estratégias demonstram uma tentativa concertada de catalisar a integração e a natureza interdisciplinar do desenvolvimento e integração das Redes Neurais em vários setores e disciplinas que atuam como motores da evolução e realização da RNA.

• IBM Corporation (EUA): De acordo com atualizações da IBM Research, mais de 3.000 patentes foram registradas em tecnologias relacionadas à IA e RNA em 2023, reforçando sua liderança global.

• Google Inc. (EUA): De acordo com o relatório de 2024 do Google AI, mais de 1,2 bilhão de usuários interagem diariamente com serviços alimentados por RNA, como Google Translate e reconhecimento de imagem.

Lista das principais empresas de redes neurais artificiais

• 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)

DESENVOLVIMENTO INDUSTRIAL

Outubro de 2023:Os cientistas da Universidade Monash estão a utilizar a impressão 3D para construir redes neurais vivas a partir de células cerebrais de ratos, através das quais antecipam uma revolução biomédica. Semelhante aos cérebros completos tradicionais, espera-se que esses minis cerebrais tenham a vantagem de testes de drogas e medicina personalizada. Os problemas são a tradução de células de culturas de laboratório para uso humano e a escalabilidade para a demanda global esperada. Apesar de obstáculos e tudo, esta tecnologia irá em breve revolucionar a investigação biomédica e o tratamento de doenças neurodegenerativas.

COBERTURA DO RELATÓRIO

O estudo abrange uma análise SWOT abrangente e fornece insights sobre desenvolvimentos futuros no mercado. Examina diversos fatores que contribuem para o crescimento do mercado, explorando uma ampla gama de categorias de mercado e potenciais aplicações que podem impactar sua trajetória nos próximos anos. A análise leva em conta tanto as tendências atuais como os pontos de viragem históricos, proporcionando uma compreensão holística dos componentes do mercado e identificando áreas potenciais de crescimento.

O relatório de pesquisa investiga a segmentação de mercado, utilizando métodos de pesquisa qualitativos e quantitativos para fornecer uma análise completa. Também avalia o impacto das perspectivas financeiras e estratégicas no mercado. Além disso, o relatório apresenta avaliações nacionais e regionais, considerando as forças dominantes da oferta e da procura que influenciam o crescimento do mercado. O cenário competitivo é meticulosamente detalhado, incluindo as participações de mercado de concorrentes significativos. O relatório incorpora novas metodologias de pesquisa e estratégias de jogadores adaptadas ao prazo previsto. No geral, oferece informações valiosas e abrangentes sobre a dinâmica do mercado de uma forma formal e facilmente compreensível.