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 2031

Atualizado em: 22 April 2024

Aprendizado profundo no mercado de visão de máquina VISÃO GERAL DO RELATÓRIO

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O tamanho do mercado global de aprendizagem profunda em visão de máquina foi de US$ 182,2 milhões em 2021 e o mercado está projetado para atingir 14.448,96 milhões até 2031, exibindo um CAGR de 54,4% durante o período de previsão.

Estima-se que o mercado de Deep Learning em Visão de Máquina 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 mecânica aumente.

Impacto da COVID-19: Interrupções na cadeia de fornecimento

O mercado de Deep Learning em Machine Vision, como muitos outros setores, sofreu um impacto notável devido à pandemia de COVID-19.

A aprendizagem profunda no mercado de visão mecânica sofreu interrupções na cadeia de suprimentos como consequência da pandemia global de COVID-19. Essas interrupções resultaram de obstáculos no fluxo de bens, serviços e componentes durante vários estágios de produção e distribuição.

 Os fabricantes de componentes de hardware de aprendizagem profunda, incluindo GPUs, chips especializados e sensores, encontraram dificuldades para cumprir os cronogramas de produção devido a bloqueios, restrições e escassez de mão de obra. Consequentemente, isso 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 encerramentos 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 mecânica aos clientes.

A pandemia também teve efeitos adversos nas atividades de pesquisa e desenvolvimento no setor de visão artificial. O acesso aos laboratórios foi limitado, a colaboração presencial foi reduzida e a necessidade de priorizar questões urgentes levou a interrupções na inovação e a uma desaceleração no avanço de novas tecnologias.

Além disso, as interrupções 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 Aprendizado Profundo em Visão Mecânica se adaptassem, buscassem opções alternativas de fornecimento e construíssem cadeias de abastecimento mais resilientes para mitigar riscos futuros.

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

"Integração de Edge Computing e AIoT:"

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

A computação de borda 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:"

A IA explicável e a interpretabilidade estavam ganhando importância como tendências emergentes no mercado de Deep Learning em Machine Vision. Essas tendências atenderam à 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 recursos que influenciaram suas escolhas.

Essas tendências são particularmente cruciais em setores onde os riscos são altos, como diagnósticos médicos ou veículos autônomos. 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 saúde e 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.

Aprendizado profundo na SEGMENTAÇÃO do mercado de visão mecânica

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• 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 MOTORISTAS

"Avanços em algoritmos de aprendizado profundo"

Avanços em algoritmos de aprendizado profundo desempenham um papel crucial na condução do crescimento e na adoção do aprendizado profundo em 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.

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 mecânica. 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. Essa 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 recursos abstratos e o conceito de aprendizagem por transferência, impulsionaram a adoção da aprendizagem profunda em visão de máquina em diferentes setores, 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 diversificados é um fator determinante crucial no crescimento e na adoção do Deep Learning em Visão de Máquina. 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, exigem quantidades substanciais de dados rotulados para aprender padrões e recursos complexos 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 planos de fundo. Essa versatilidade é fundamental na preparação de modelos para lidar com eficácia com uma ampla variedade 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. Esse 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

"Preocupações com privacidade e segurança de dados:"

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.

O uso de modelos de aprendizagem profunda exige acesso a grandes conjuntos de dados para treinamento, que podem conter dados confidenciais. A proteção inadequada desses conjuntos de dados aumenta o risco de violações de dados e acesso não autorizado, podendo levar a violações de privacidade e de segurança.

Além disso, as tecnologias de visão mecânica 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.

Aprendizado profundo no mercado de visão mecânica INSIGHTS REGIONAIS

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A América do Norte emergiu como um player líder no mercado de Deep Learning em Machine Vision, impulsionada por sua infraestrutura tecnológica robusta, ecossistema de pesquisa bem estabelecido e pela 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 pesquisa e desenvolvimento e implementação generalizada de visão mecânica em diversos setores.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

"O mercado de Deep Learning em Visão de Máquina 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 mecânica.

Lista de participantes do mercado perfilados

• IFLYTEK (China)
• NavInfo (China)
• NVIDIA (EUA)
• Qualcomm (EUA)

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.