Aprendizado profundo em tamanho de mercado de visão de máquina, participação, crescimento e análise da indústria, por tipo (hardware e software) por aplicação (automóvel, eletrônico, alimentos e bebidas, cuidados de saúde, aeroespacial e defesa, entre outros), previsão regional para 2035

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APRENDIZAGEM PROFUNDA NA VISÃO GERAL DO MERCADO DE VISÃO MÁQUINA

O mercado global de aprendizagem profunda no mercado de visão mecânica é avaliado em cerca de US$ 1,6 bilhão em 2026 e deve atingir US$ 82,1 bilhões até 2035. Ele cresce a uma taxa composta de crescimento anual (CAGR) de cerca de 54,4% de 2026 a 2035.

Estima-se que o mercado de Deep Learning em Machine Vision cresça significativamente nos próximos anos, com um tamanho projetado de US$ 3.925,5 milhões até 2028, em comparação com seu tamanho de US$ 182,2 milhões em 2021. Prevê-se que esse crescimento notável ocorra em um CAGR de 54,4% durante o período de 2022 a 2028.

Isso criou novas possibilidades para diversas aplicações em setores como manufatura, automotivo, saúde, varejo, agricultura e outros. O aprendizado profundo envolve o treinamento de redes neurais artificiais com grandes conjuntos de dados, consistindo em múltiplas camadas para processar e extrair recursos e padrões relevantes dos dados de forma hierárquica.

Com a capacidade de descobrir automaticamente padrões complexos em imagens e vídeos, os algoritmos de aprendizagem profunda são adequados para diversas tarefas de visão mecânica. A visão mecânica, também conhecida como visão computacional, refere-se ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem que máquinas, como computadores ou robôs, percebam e compreendam informações visuais do mundo, imitando as capacidades visuais humanas.

Na indústria de manufatura, o aprendizado profundo é utilizado para inspeção automatizada e controle de qualidade em linhas de montagem, levando à redução de defeitos e maior eficiência. No setor automotivo, os algoritmos de aprendizagem profunda são cruciais para permitir a detecção de objetos, o rastreamento de faixas e a prevenção de obstáculos em carros autônomos e outros veículos autônomos.

Espera-se que o mercado de Deep Learning em Machine Vision continue sua trajetória ascendente devido a pesquisas contínuas, avanços em algoritmos e melhorias de hardware. À medida que mais indústrias reconhecem o potencial da análise visual baseada em IA, é provável que a procura por aprendizagem profunda em tecnologias de visão artificial aumente.

IMPACTO DA COVID-19

 Interrupções na cadeia de suprimentos

O mercado de Deep Learning em Machine Vision, como muitas outras indústrias, sofreu um impacto notável devido à pandemia COVID-19.

O mercado de Deep Learning no mercado de Visão de Máquina sofreu interrupções na cadeia de suprimentos como consequência da pandemia global de COVID-19. Estas perturbações resultaram de obstáculos no fluxo de bens, serviços e componentes durante várias fases de produção e distribuição.

 Os fabricantes de componentes de hardware de aprendizagem profunda, incluindo GPUs, chips especializados e sensores, encontraram dificuldades em cumprir os cronogramas de produção devido a bloqueios, restrições e escassez de mão de obra. Consequentemente, isto levou a atrasos na disponibilidade de equipamentos e componentes cruciais necessários para o desenvolvimento de sistemas de visão artificial.

Além disso, as operações de transporte marítimo e logístico enfrentaram desafios significativos devido a restrições de viagens e ao encerramento de fronteiras. Os atrasos de entrega resultantes e o aumento dos custos de transporte impactaram ainda mais a movimentação eficiente de equipamentos e materiais, afetando assim a entrega oportuna de soluções de visão artificial aos clientes.

A pandemia também teve efeitos adversos nas atividades de investigação e desenvolvimento no setor da visão artificial. O acesso aos laboratórios foi limitado, a colaboração presencial foi reduzida e a necessidade de dar prioridade a questões urgentes levou a perturbações na inovação e a um abrandamento no avanço de novas tecnologias.

Além disso, as perturbações na cadeia de abastecimento contribuíram para a escassez de componentes específicos, causando flutuações de preços no mercado. Estas flutuações tiveram um impacto nos custos globais de produção e, em alguns casos, dificultaram a manutenção da competitividade dos preços pelas empresas.

No geral, a pandemia da COVID-19 destacou vulnerabilidades nas cadeias de abastecimento, exigindo que as empresas do mercado de Deep Learning in Machine Vision se adaptassem, procurassem opções alternativas de fornecimento e construíssem cadeias de abastecimento mais resilientes para mitigar riscos futuros.

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

Edge Computing e Integração AIoT

Edge Computing e AIoT Integration são tendências proeminentes no mercado de Deep Learning no Machine Vision, mostrando a convergência de capacidades de aprendizagem profunda com tecnologias de edge computing e Internet das Coisas (IoT).

A edge computing adota uma abordagem de computação descentralizada, aproximando o processamento e a computação de dados da fonte de dados, normalmente na "borda" da rede. No contexto da visão mecânica, a computação de ponta envolve a implantação de modelos de aprendizagem profunda diretamente em dispositivos de ponta, como câmeras, sensores e outros dispositivos IoT, em vez de depender apenas de uma infraestrutura centralizada baseada em nuvem para processamento de dados.

A adoção da computação de ponta em visão de máquina permite o processamento de dados visuais em tempo real ou quase em tempo real, reduzindo a latência associada ao envio de dados para servidores em nuvem centralizados para análise. Além disso, minimiza a necessidade de transmissão de grandes volumes de dados visuais brutos pela rede, tornando-o vantajoso em ambientes com largura de banda restrita.

Em resumo, o mercado de Deep Learning em Machine Vision está testemunhando uma mudança significativa em direção à integração da IA ​​com computação de ponta e tecnologias IoT. Essa convergência permite um processamento mais eficiente e em tempo real de dados visuais, aproximando os recursos de visão de máquina da fonte de dados para melhorar o desempenho e reduzir a dependência da infraestrutura centralizada em nuvem.

IA explicável e interpretabilidade

IA explicável e interpretabilidade estavam ganhando importância como tendências emergentes no mercado de Deep Learning em Machine Vision. Estas tendências abordaram a necessidade crítica de aumentar a transparência e a compreensibilidade dos modelos de aprendizagem profunda, especialmente em aplicações com grandes riscos e implicações cruciais.

A IA explicável envolve a capacidade de um sistema de IA fornecer explicações compreensíveis para as suas decisões e previsões. No contexto da visão mecânica, isso significa que os modelos de aprendizagem profunda devem ser capazes de oferecer insights sobre por que fizeram classificações ou detecções específicas, esclarecendo os fatores e características que influenciaram suas escolhas.

Estas tendências são particularmente cruciais em indústrias onde os riscos são elevados, como diagnósticos médicos ou veículos autónomos. Ao permitir que os usuários compreendam o raciocínio por trás das decisões de IA, a IA explicável estabelece confiança e promove a responsabilidade. Além disso, certos setores como os cuidados de saúde e as finanças têm regulamentações rigorosas que necessitam de modelos para justificar as suas decisões, tornando a IA explicável uma ferramenta essencial para as empresas cumprirem estes requisitos.

No geral, a crescente ênfase na IA explicável e na interpretabilidade no mercado de Deep Learning no Machine Vision é impulsionada pela necessidade de sistemas de IA mais transparentes, responsáveis ​​e confiáveis, especialmente em domínios onde as decisões podem ter consequências significativas.

Transferir aprendizagem e modelos pré-treinados

A aprendizagem por transferência, uma técnica em que o conhecimento de modelos pré-treinados é aproveitado para novas tarefas, estava se tornando cada vez mais popular no domínio da visão mecânica. Essa abordagem envolveu o uso de modelos de aprendizado profundo pré-treinados, como aqueles treinados em extensos conjuntos de dados de imagens como o ImageNet, como base para diversas aplicações. Ao fazer isso, possibilitou economias significativas de tempo e recursos computacionais.

Redes Adversariais Gerativas

As GANs estavam ganhando força na exploração de sua capacidade de produzir dados sintéticos que se assemelham muito a imagens do mundo real. Suas aplicações se estenderam ao aumento de dados, onde melhoraram os conjuntos de dados de treinamento, e também na geração de simulações realistas usadas para testar algoritmos de visão de máquina.

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APRENDIZAGEM PROFUNDA NA SEGMENTAÇÃO DE MERCADO DE VISÃO MÁQUINA

Por tipo

Com base no tipo Deep Learning no mercado de visão de máquina é classificado como Hardware e Software.

Por aplicativo

Com base na aplicação, o Deep Learning no mercado de Visão de Máquina é classificado como Automóvel, Eletrônico, Alimentos e Bebidas, Saúde, Aeroespacial e Defesa, entre outros.

FATORES DE CONDUÇÃO

Avanços em algoritmos de aprendizado profundo

Os avanços nos algoritmos de aprendizado profundo desempenham um papel crucial na condução do crescimento e na adoção do aprendizado profundo na visão de máquina. Esses avanços referem-se a melhorias e inovações contínuas nos algoritmos usados ​​para treinar e implantar modelos de aprendizagem profunda para tarefas de análise de imagens e vídeos.

As Redes Neurais Convolucionais, um tipo de algoritmo de aprendizagem profunda, têm sido particularmente úteis na revolução da visão mecânica. Eles demonstraram melhorias notáveis ​​de desempenho em diversas tarefas, superando os métodos tradicionais de visão computacional em precisão e eficiência. Como resultado, as CNNs tornaram-se a escolha preferida para lidar com tarefas complexas de reconhecimento visual.

Um dos pontos fortes significativos dos modelos de aprendizagem profunda reside na sua capacidade de aprender automaticamente representações hierárquicas de recursos a partir de dados brutos. Esse recurso permite compreender padrões e estruturas intrincadas em imagens e vídeos em diferentes níveis de granularidade. Consequentemente, os modelos de aprendizagem profunda alcançam melhor reconhecimento e desempenho de classificação, tornando-os altamente eficazes em diversas aplicações de visão mecânica.

Além disso, o conceito de aprendizagem por transferência acelerou significativamente o desenvolvimento de soluções de visão artificial. Com a aprendizagem por transferência, o conhecimento aprendido com modelos pré-treinados em extensos conjuntos de dados, como o ImageNet, pode ser aproveitado para novas tarefas. Esta abordagem serve como um valioso ponto de partida para diversas aplicações, economizando tempo e recursos computacionais durante o treinamento do modelo.

No geral, as melhorias contínuas nos algoritmos de aprendizagem profunda, especialmente nas CNNs, juntamente com a capacidade de aprender características abstratas e o conceito de aprendizagem por transferência, impulsionaram a adoção da aprendizagem profunda na visão mecânica em diferentes indústrias, abrindo novas possibilidades para análise visual avançada e sistemas de reconhecimento.

Disponibilidade de grandes conjuntos de dados

A disponibilidade de conjuntos de dados grandes e diversos é um fator determinante crucial no crescimento e na adoção do Deep Learning em Machine Vision. Esses conjuntos de dados desempenham um papel fundamental no treinamento e na otimização de modelos de aprendizagem profunda para tarefas específicas de reconhecimento visual. Os modelos de aprendizagem profunda, especialmente aqueles baseados em redes neurais, requerem quantidades substanciais de dados rotulados para aprender padrões e características intrincadas a partir de informações visuais.

Grandes conjuntos de dados oferecem uma extensa coleção de exemplos, expondo os modelos a uma ampla variedade de cenários visuais. Essa exposição permite que os modelos compreendam as complexidades e variações presentes em imagens e vídeos do mundo real, levando a um desempenho aprimorado e a capacidades aprimoradas de generalização. Generalização refere-se à capacidade de um modelo treinado de reconhecer e classificar com precisão dados novos e invisíveis fora do conjunto de treinamento.

A diversidade de amostras em grandes conjuntos de dados permite que modelos de aprendizagem profunda reconheçam e compreendam padrões em diferentes variações de objetos, condições de iluminação e fundos. Essa versatilidade é fundamental na preparação de modelos para lidar com eficácia com uma ampla gama de cenários visuais encontrados em aplicações do mundo real.

Além disso, grandes conjuntos de dados como o ImageNet têm sido fundamentais no pré-treinamento de modelos de aprendizagem profunda em tarefas genéricas de reconhecimento visual. Esses modelos pré-treinados servem como base ou ponto de partida para tarefas específicas de visão de máquina por meio de uma técnica chamada aprendizagem por transferência.

Na aprendizagem por transferência, o conhecimento adquirido no pré-treinamento em um grande conjunto de dados é transferido e aprimorado em conjuntos de dados menores e específicos de domínio, que são mais relevantes para a aplicação específica. Este processo economiza significativamente tempo e recursos computacionais, tornando viável o desenvolvimento de modelos de visão mecânica precisos e robustos para diversas tarefas sem começar do zero.

FATORES DE RESTRIÇÃO

Privacidade de dados e preocupações de segurança

As preocupações com privacidade e segurança de dados representam restrições significativas ao Deep Learning no mercado de Visão de Máquina. À medida que os sistemas de visão mecânica processam e analisam dados visuais, eles frequentemente encontram informações confidenciais e privadas, incluindo imagens e vídeos de vigilância, imagens médicas e aplicações industriais.

A utilização de modelos de aprendizagem profunda requer acesso a grandes conjuntos de dados para formação, que podem conter dados confidenciais. A proteção inadequada destes conjuntos de dados aumenta o risco de violações de dados e de acesso não autorizado, conduzindo potencialmente a violações de privacidade e de segurança.

Além disso, as tecnologias de visão artificial podem capturar inadvertidamente informações ou imagens pessoais sem o consentimento dos indivíduos. Isto levanta considerações éticas relativamente à recolha e utilização de tais dados, destacando o potencial de utilização indevida ou acesso não autorizado.

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APRENDIZAGEM PROFUNDA EM INSIGHTS REGIONAIS DO MERCADO DE VISÃO MÁQUINA

A América do Norte emergiu como um player líder no mercado de Deep Learning em Machine Vision, impulsionado por sua infraestrutura tecnológica robusta, ecossistema de pesquisa bem estabelecido e a presença de players importantes nas indústrias de inteligência artificial e visão de máquina. Os Estados Unidos, em particular, desempenharam um papel significativo no domínio do mercado devido aos seus avanços em tecnologias de aprendizagem profunda, investimentos substanciais em investigação e desenvolvimento e implementação generalizada de visão mecânica em diversos sectores.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

O mercado de Deep Learning em Machine Vision foi moldado pelos principais players do setor

O mercado de Deep Learning em Machine Vision foi moldado pelos principais players do setor, abrangendo empresas de tecnologia estabelecidas e empresas especializadas com foco em visão de máquina e aprendizado profundo. Entre eles, a NVIDIA se destacou como líder de tecnologia proeminente, conhecida por suas GPUs e aceleradores de hardware de IA. A NVIDIA tem estado na vanguarda na promoção de avanços em tecnologias de aprendizagem profunda, oferecendo soluções de hardware que capacitam inúmeras aplicações de visão de máquina.

Lista das principais empresas de aprendizado profundo em visão de máquina

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

COBERTURA DO RELATÓRIO

A demanda futura por Deep Learning no mercado de Visão de Máquina é abordada neste estudo. O relatório de pesquisa inclui as interrupções na cadeia de abastecimento devido ao impacto da Covid-19. O relatório cobre as tendências mais recentes, mostrando a convergência de capacidades de aprendizagem profunda com computação de ponta e tecnologias de Internet das Coisas (IoT). O artigo inclui uma segmentação do mercado de Deep Learning em Machine Vision. O artigo de pesquisa inclui os fatores determinantes que desempenham um papel crucial na condução do crescimento e na adoção do Deep Learning em Machine Vision. O relatório também abrange informações sobre Insights Regionais onde a região emergiu como líder no mercado de modelos de nitreto de alumínio.