Se espera que el mercado de redes neuronales artificiales acumule un valor de 389.000 millones de dólares en 2030, registrando una tasa de crecimiento anual constante del 20,5% Informe de Market Research Future (MRFR)

Panorama del mercado

Según un exhaustivo informe de investigación de Market Research Future (MRFR), Artificial Neural Network Market Information by Type, Application, Component, and Region - Forecast till 2030", el mercado de redes neuronales artificiales podría crecer a un ritmo del 20,5% entre 2022 y 2030. El tamaño del mercado rondará los 389.000 millones de dólares a finales de 2030.

Sinopsis del mercado

El mercado de las redes neuronales artificiales está experimentando un rápido crecimiento a medida que las industrias de diversos sectores reconocen el poder de los algoritmos inteligentes para resolver problemas complejos y hacer predicciones precisas. Las redes neuronales artificiales (RNA) son un tipo de modelo de aprendizaje automático inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Las RNA están formadas por nodos interconectados, o neuronas artificiales, que procesan y transmiten información, lo que permite a la red aprender y tomar decisiones.

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Uno de los principales factores que impulsan el crecimiento del mercado de las redes neuronales artificiales es la creciente demanda de análisis avanzados de datos. Las industrias generan grandes cantidades de datos, y las organizaciones buscan formas de extraer información valiosa de estos datos para impulsar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia operativa. Las redes neuronales artificiales destacan en el análisis de datos complejos y no estructurados, lo que permite a las empresas descubrir patrones, tendencias y correlaciones que podrían no ser evidentes a través de métodos analíticos tradicionales.

Panorama competitivo del mercado:

Las empresas afluentes en la industria de las redes neuronales artificiales incluyen

• Neural Technologies Limited
• IBM Corporation
• Neuro Dimension, Inc.
• Alyuda Research
• Microsoft Corporation
• SAP SE
• Swift Key
• Starmind International AGA
• finiti
• Ward Systems Group, Inc
• LLC,
• Google Inc.
• Neuralware
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Corporación Intel
• Oracle Corporation

Junio de 2021

Google ha participado activamente en las redes neuronales artificiales y ha lanzado varios productos y servicios en el ámbito de la IA. TensorFlow de Google, una biblioteca de software de código abierto para el aprendizaje automático, incluidas las redes neuronales, es ampliamente utilizada por los desarrolladores. TensorFlow ha visto múltiples actualizaciones y lanzamientos, y las fechas concretas de estos lanzamientos pueden variar.

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USP del mercado cubierto:

Impulsores del mercado:

Uno de los factores impulsores que contribuyen al crecimiento del Mercado de Redes Neuronales Artificiales son los avances en algoritmos de aprendizaje profundo. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se centra en el entrenamiento de redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender automáticamente representaciones jerárquicas de datos. Los algoritmos de aprendizaje profundo han demostrado un rendimiento excepcional en diversos dominios, como el reconocimiento de imágenes y del habla, el procesamiento del lenguaje natural y los vehículos autónomos. Los continuos avances en las técnicas de aprendizaje profundo y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos han ampliado las aplicaciones de las redes neuronales artificiales en todos los sectores.

Limitaciones del mercado:

La adopción de redes neuronales artificiales también se enfrenta a ciertos factores restrictivos. Uno de estos factores es la necesidad de una gran potencia y recursos computacionales. El entrenamiento de redes neuronales complejas requiere importantes recursos informáticos, entre ellos hardware potente como unidades de procesamiento gráfico (GPU) y acceso a infraestructuras informáticas a gran escala. El coste y la disponibilidad de estos recursos pueden plantear dificultades, sobre todo para las organizaciones más pequeñas con presupuestos y recursos limitados.

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Análisis COVID 19

La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto desigual en el mercado de redes neuronales artificiales. Por un lado, la pandemia ha acelerado la adopción de redes neuronales artificiales en determinados sectores. Por ejemplo, en la atención sanitaria, las redes neuronales artificiales se han utilizado para el diagnóstico, el descubrimiento de fármacos y la predicción de la propagación del virus. En las finanzas, las redes neuronales artificiales se han desplegado para la evaluación de riesgos y la detección del fraude en el contexto de unas condiciones económicas en rápida evolución.

Por otra parte, la pandemia también ha planteado retos al mercado. Las perturbaciones causadas por los cierres y las restricciones han afectado a la capacidad de las industrias para invertir en nuevas tecnologías e implantar soluciones de redes neuronales artificiales. Además, la imprevisibilidad de la pandemia ha dificultado el entrenamiento de redes neuronales a partir de datos históricos, ya que los patrones y tendencias se han desviado significativamente de los tiempos anteriores a la pandemia.

Segmentación del mercado

Por tipo

El tipo de mercado incluye redes neuronales artificiales de realimentación, redes neuronales artificiales de avance y otras.

Por aplicación

Por aplicación, el segmento incluye Desarrollo de fármacos, Otros

Por componentes

Por componente, el segmento incluye software, servicios y otros.

Perspectivas regionales

Norteamérica domina el mercado debido a la presencia de un gran número de actores clave, los avances tecnológicos y las importantes inversiones en actividades de investigación y desarrollo. Estados Unidos, en particular, tiene una cuota importante en el mercado, impulsada por la adopción de tecnologías RNA en sectores como la sanidad, las finanzas y la automoción.

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En Europa, países como el Reino Unido, Alemania y Francia están experimentando un crecimiento sustancial en el mercado de las RNA. El creciente interés por la automatización, el aprendizaje automático y las soluciones basadas en IA está impulsando la demanda de redes neuronales artificiales en la región. Además, la creciente adopción de tecnologías de RNA en sectores como la fabricación, la energía y el comercio minorista está impulsando aún más el crecimiento del mercado.

La región de Asia-Pacífico también está experimentando una importante expansión del mercado, impulsada principalmente por economías emergentes como China, India y Japón. La creciente digitalización, los rápidos avances tecnológicos y el aumento de las inversiones en IA y aprendizaje automático están contribuyendo al crecimiento del mercado de RNA en la región. Además, la presencia de una gran población y la creciente demanda de análisis avanzados y soluciones de modelado predictivo están impulsando el crecimiento del mercado.

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