Es wird erwartet, dass der Markt für künstliche neuronale Netze bis 2030 einen Wert von 389 Milliarden US-Dollar erreichen wird, bei einer CAGR von 20,5 %, berichtet Market Research Future (MRFR).

Marktübersicht

Laut einem umfassenden Forschungsbericht von Market Research Future (MRFR), Artificial Neural Network Market Information by Type, Application, Component, and Region - Forecast till 2030", könnte der Markt für künstliche neuronale Netze zwischen 2022 und 2030 mit einer Rate von 20,5% wachsen. Die Marktgröße wird bis zum Ende des Jahres 2030 rund 389 Mrd. USD erreichen.

Markt-Synopse

Der Markt für künstliche neuronale Netze erfährt ein schnelles Wachstum, da Branchen in verschiedenen Sektoren die Leistungsfähigkeit intelligenter Algorithmen zur Lösung komplexer Probleme und zur Erstellung präziser Vorhersagen erkennen. Künstliche neuronale Netze (ANNs) sind eine Art maschinelles Lernmodell, das von der Struktur und Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. ANNs bestehen aus miteinander verbundenen Knoten oder künstlichen Neuronen, die Informationen verarbeiten und weiterleiten, so dass das Netzwerk lernen und Entscheidungen treffen kann.

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Einer der wichtigsten Faktoren, die das Wachstum des Marktes für künstliche neuronale Netze vorantreiben, ist die steigende Nachfrage nach fortschrittlicher Datenanalyse. Die Industrie generiert riesige Datenmengen, und die Unternehmen suchen nach Möglichkeiten, aus diesen Daten wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, um die Entscheidungsfindung zu fördern und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Künstliche neuronale Netze eignen sich hervorragend für die Analyse komplexer und unstrukturierter Daten und ermöglichen es Unternehmen, Muster, Trends und Korrelationen aufzudecken, die durch herkömmliche Analysemethoden möglicherweise nicht erkennbar sind.

Markt und Wettbewerb:

Zu den wohlhabenden Unternehmen in der Branche der künstlichen neuronalen Netze gehören

• Neural Technologies Limited
• IBM Gesellschaft
• Neuro Dimension, Inc.
• Alyuda Forschung
• Microsoft Gesellschaft
• SAP SE
• Schneller Schlüssel
• Starmind Internationale AGA
• finiti
• Ward Systems Gruppe, Inc.
• LLC,
• Google Inc.
• Neuralware
• Qualcomm Technologien, Inc.
• Intel Gesellschaft
• Oracle-Gesellschaft

Juni 2021

Google hat sich aktiv mit künstlichen neuronalen Netzen beschäftigt und verschiedene Produkte und Dienste im Bereich der künstlichen Intelligenz veröffentlicht. Googles TensorFlow, eine Open-Source-Softwarebibliothek für maschinelles Lernen, einschließlich neuronaler Netze, wird von vielen Entwicklern genutzt. TensorFlow wurde mehrfach aktualisiert und veröffentlicht, wobei die genauen Daten dieser Einführungen variieren können.

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Markt USP abgedeckt:

Markttreiber:

Einer der treibenden Faktoren, die zum Wachstum des Marktes für künstliche neuronale Netze beitragen, sind die Fortschritte bei den Deep-Learning-Algorithmen. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der sich auf das Training künstlicher neuronaler Netze mit mehreren Schichten konzentriert, um automatisch hierarchische Darstellungen von Daten zu lernen. Deep-Learning-Algorithmen haben in verschiedenen Bereichen außergewöhnliche Leistungen gezeigt, darunter Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und autonome Fahrzeuge. Die kontinuierlichen Fortschritte bei den Deep-Learning-Techniken und die Verfügbarkeit großer Datensätze haben die Anwendungsmöglichkeiten künstlicher neuronaler Netze branchenübergreifend erweitert.

Marktbeschränkungen:

Die Einführung künstlicher neuronaler Netze ist auch mit bestimmten hemmenden Faktoren konfrontiert. Ein solcher Faktor ist der Bedarf an hoher Rechenleistung und Ressourcen. Das Training komplexer neuronaler Netze erfordert erhebliche Rechenressourcen, einschließlich leistungsfähiger Hardware wie Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) und Zugang zu einer groß angelegten Recheninfrastruktur. Die Kosten und die Verfügbarkeit dieser Ressourcen können eine Herausforderung darstellen, insbesondere für kleinere Organisationen mit begrenzten Budgets und Ressourcen.

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COVID 19 Analyse

Die COVID-19-Pandemie hatte gemischte Auswirkungen auf den Markt für künstliche neuronale Netze. Einerseits hat die Pandemie die Einführung von künstlichen neuronalen Netzen in bestimmten Branchen beschleunigt. Im Gesundheitswesen beispielsweise wurden künstliche neuronale Netze für die COVID-19-Diagnose, die Arzneimittelentwicklung und die Vorhersage der Virusausbreitung eingesetzt. Im Finanzwesen wurden künstliche neuronale Netze für die Risikobewertung und die Erkennung von Betrug im Zusammenhang mit den sich rasch ändernden wirtschaftlichen Bedingungen eingesetzt.

Auf der anderen Seite hat die Pandemie auch den Markt vor Herausforderungen gestellt. Die durch Sperrungen und Einschränkungen verursachten Unterbrechungen haben die Fähigkeit der Industrie beeinträchtigt, in neue Technologien und die Implementierung von Lösungen für künstliche neuronale Netze zu investieren. Darüber hinaus hat die Unvorhersehbarkeit der Pandemie es schwierig gemacht, neuronale Netze anhand historischer Daten zu trainieren, da die Muster und Trends erheblich von den Zeiten vor der Pandemie abgewichen sind.

Marktsegmentierung

Nach Typ

Der Markt umfasst künstliche neuronale Netze mit Rückkopplung, künstliche neuronale Netze mit Vorwärtssteuerung und andere

Nach Anwendung

Nach Anwendung umfasst das Segment Medikamentenentwicklung, Andere

Nach Komponente

Nach Komponenten, das Segment umfasst Software, Dienstleistungen, Sonstige

Regionale Einblicke

Nordamerika dominiert den Markt aufgrund der Anwesenheit einer großen Anzahl von Hauptakteuren, technologischen Fortschritten und erheblichen Investitionen in Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten. Insbesondere die Vereinigten Staaten halten einen großen Anteil am Markt, der durch die Einführung von ANN-Technologien in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Automobilindustrie angetrieben wird.

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In Europa verzeichnen Länder wie das Vereinigte Königreich, Deutschland und Frankreich ein erhebliches Wachstum des ANN-Marktes. Der zunehmende Fokus auf Automatisierung, maschinelles Lernen und KI-gesteuerte Lösungen treibt die Nachfrage nach künstlichen neuronalen Netzen in der Region an. Darüber hinaus wird das Marktwachstum durch den zunehmenden Einsatz von ANN-Technologien in Sektoren wie Fertigung, Energie und Einzelhandel weiter angekurbelt.

Der asiatisch-pazifische Raum erlebt ebenfalls eine erhebliche Marktexpansion, die vor allem durch Schwellenländer wie China, Indien und Japan vorangetrieben wird. Die zunehmende Digitalisierung, schnelle technologische Fortschritte und steigende Investitionen in KI und maschinelles Lernen tragen zum Wachstum des ANN-Marktes in der Region bei. Darüber hinaus fördern das Vorhandensein einer großen Bevölkerung und die steigende Nachfrage nach fortschrittlicher Analytik und prädiktiven Modellierungslösungen das Marktwachstum.

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