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Marktgröße für KI-basierte Klimamodellierung, Prognosen 2025-2034

Berichts-ID: GMI12534   |  Veröffentlichungsdatum: December 2024 |  Berichtsformat: PDF
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KI-basierte Klimamodellierung Marktgröße

Die weltweite KI-basierte Marktgröße wurde 2024 auf 266,4 Mio. USD geschätzt und wird bei einem CAGR von 23,1 % zwischen 2025 und 2034 wachsen. Die Notwendigkeit, die Auswirkungen des Klimawandels zu überwachen, erhöht sich aufgrund der klimatischen Variabilität, die den Ressourcenaustausch zwischen den Regionen und die zunehmende Aussicht auf Naturkatastrophen beeinflusst. Es gibt Entwicklung in der KI-Infrastruktur, Verfügbarkeit von IoT und Cloud Computing sowie regulatorische Anforderungen und KI-basierte Vorhersagetools.

AI-Based Climate Modelling Market

Regierungen investieren in Klimaschutzmaßnahmen und fordern gleichzeitig datengesteuerte Strategien innerhalb ihrer Organisationen. Die Weiterentwicklung des maschinellen Lernens, des tiefen Lernens und der Verfügbarkeit von IoT-Geräten ermöglicht präzisere Echtzeit-Prädiktionen und unterstützt KI-Modelle. Es ist vorgesehen, dass KI eine bessere Auswertung großer Daten ermöglicht und eine schnellere Prognose ermöglicht, die bei der Integration von Drohnenhardware mit Klimainformationssystemen hilft und so die Entscheidungsprozesse für Sektoren wie Landwirtschaft, Energie oder Versicherung verbessert.

Das zukunftsgerichtete Unternehmen konzentrierte sich zum Beispiel auf das proaktive KI-Risikomanagement des Klimawandels, ClimateAI, gelang es, 22 Millionen US-Dollar in ihrer B-Finanzierung im April 2023 zu sichern. Das Unternehmen nutzt tiefe Lernmodelle bei der Vorhersage des Klimawandels auf lange Sicht, so dass Ernteertrags- und Lieferkettenrisiken vor dem erwarteten Klimawandel in Position gesetzt werden können. Dies ermöglicht es ihren Kunden, die Auswirkungen auf die Politik zu mindern. Solche Innovationen sind Zeugen des immensen Versprechens von KI bei der Lösung sehr sensibler Probleme des Klimawandels.

Vor allem die Entwicklung von KI-Klimamodellierungswerkzeugen hatte die Interessen des Katastrophenrisikomanagements KI geprügelt, das in der prognostizierenden Analytik mit der Absicht unterstützt, katastrophale Folgen zu mildern. In der heutigen Realität, mit der Intensität des Klimawandels auf dem Aufstieg, arbeiten Regierungen und Organisationen rund um die Uhr, um mit effektiver Weise zu kämpfen und zu strategisieren über die harten Wetterbedingungen?.

KI-basierte Klimamodellierung Markttrends

Ein kontinuierlicher Trend in der KI-basierten Klimamodellierungsbranche ist die Annahme von KI neben anspruchsvollen Datenökosystemen, darunter IoT, Blockchain und Cloud Computing. Diese ermöglichen die Überwachung und Klimaanalyse auf körniger Ebene in Echtzeit, wodurch die Vorhersagekraft erhöht wird.

Der Schwerpunkt liegt nun auf der hyperlokalen Wettervorhersage, die beispielsweise in der Landwirtschaft und Logistik nützlich sein kann. Darüber hinaus werden KI- und tiefe neuronale Netzwerke auch auf die Erzeugung von Klimaszenarien angewendet, um das Risiko des Klimawandels und seine Folgen für längere Zeit zu bewerten. Diese Verschiebung folgt der Erkenntnis, dass für nahezu jede Industrie Klimarelien benötigt werden, und sie ist einfacher, billiger und flexibler.

Zum Beispiel misst Fermatas AI-powered Croptimus-Software im September 2024 Schädlinge und Krankheiten, die die Landwirtschaft durch Computervision und maschinelles Lernen stören. Das System verwendet Drohnen, Roboter und auf Gewächshäusern fixierte Kameras zur kontinuierlichen Überwachung, bietet unbegrenzte Überwachung sowie ventsanalytische Kartierung, um Interventionen zu erleichtern.

Croptimus erhöht auch die Nachhaltigkeit der Praxis, indem die Verwendung von Pestiziden minimiert und die Arbeitseffizienz und Ernteertrag maximiert wird. Es wird auf qualitativ hochwertige Daten geschult und seine NVIDIA-Infrastruktur verbessert, anstatt traditionelle landwirtschaftliche Arbeitsabläufe zu ersetzen. Diese Innovation hilft den Landwirten, die Erträge zu erhöhen und gleichzeitig die Kosten und negativen externen Faktoren in einer Industrie zu senken, die durch geringe Margen und hohen Ressourcenverbrauch gekennzeichnet ist.

Ein Thema in Bezug auf die klimamodellbasierte KI-Lösung ist die Mehrdeutigkeit und Singularität, die langfristige Klimavorhersagen betrifft, insbesondere in der KI-basierten Modellierung. Während KI-Modelle stark von riesigen Datenmengen abhängen, kann die Beschränkung auf diesen Umfang ihre Genauigkeit und Robustheit in der Entwicklungsregion behindern.

Darüber hinaus ist die Integration heterogener Datensätze aus verschiedenen Quellen wie Satellitenbildern, Met-Reports, Wetterinformationen und Aufzeichnungen aus der Vergangenheit empfindlich und trägt große technische Schwierigkeiten. Die Implementierung von ausgeklügelten KI-Modellen ist in der Natur teuer, sowohl in der Geld- als auch in der Energienutzung – was sie wiederum weit von machbar macht. Dies macht skalierende KI-Lösungen sehr entwickelt, Ausspinnen lässt viele Regionen ohne Hilfe.

KI-basierte Klimamodellierung Marktanalyse

AI-based Climate Modelling Market, By Component, 2022 - 2034 (USD Million)
  • Basierend auf der Komponente wird der Markt in Software und Dienstleistungen segmentiert. Im Jahr 2024 betrug das Software-Segment über 80% des Marktanteils und wird voraussichtlich bis 2034 USD 1,4 Milliarden überschreiten. Der KI-fähige Klimamodellierungsmarkt wird vor allem durch das Untersegment Softwareentwicklung aufgrund der Flexibilität und Vermarktbarkeit von Software in allen Branchen angetrieben.
  • Softwarebasierte Werkzeuge haben die Fähigkeit, große Mengen von Klimadaten zu verdauen, einschließlich historischer Statistiken und meteorologische Berichte. Die Notwendigkeit einer raschen Entscheidungsfindung ermöglichte die Verwendung moderner Werkzeuge auf noch mehr Bereiche wie Landwirtschaft, Katastrophenmanagement und Stromerzeugung. Die Daten werden dann bei der Prognose und Bereitstellung nützlicher Beratung angewendet.
  • Darüber hinaus ist Software die zugänglichste Art von Werkzeug, da seine Bereitstellung mit wenig Infrastrukturinvestitionen erleichtert werden kann, ersetzt durch den Zugang zum Internet. Es sind auch ständige Änderungen an der Software möglich, was sie anpassungsfähiger macht als jede andere Art von Strategie. Von hyperlokalen Vorhersagen bis hin zu multinationalen Klimarisikosimulationen werden also die Bedürfnisse im gesamten Spektrum erfüllt. Diese Anpassungsfähigkeit führt zu einer hohen Nachfrage- und Positionssoftware als führendem Marktsegment.

 

AI-based Climate Modelling Market Revenue Share, By Application, 2024
  • Basierend auf der Anwendung wird der KI-basierte Klimamodellierungsmarkt in Wettervorhersagen, Klimavorhersage, Katastrophenrisikominderung, Umweltüberwachung und andere aufgeteilt. Das Wettervorhersagesegment lag 2024 über 45 % des Marktanteils.
  • Der KI-basierte Klimamodellierungsmarkt hat das Wachstum des Wettervorhersagesegments durch die zunehmende Bedeutung präziser Echtzeitprognosemodelle für Unternehmen in der Landwirtschaft, in der Energieerzeugung und sogar im Transport gesehen.
  • AI-Modelle arbeiten, indem unstrukturierte Datensätze wie Satellitenbilder verwendet werden, während sie mit meteorologischen Berichten in Zusammenhang stehen, um Vorhersagen zu machen, die genauer sind. Dies ermöglicht es Unternehmen, besser zu planen und Risiken zu mindern.
  • Bei Naturkatastrophen kann eine Abnahme der Betriebsstillstände und ein besserer Energieverbrauch erreicht werden. Die Einführung des maschinellen Lernens in Verbindung mit dem Cloud Computing hat die meteorologische Voraussage für die Nutzer vereinfacht und zugänglich gemacht. Diese Komponenten erhöhen die Bedeutung der KI-Wettermodellindustrie und ihrer Entwicklung.

 

U.S. AI-based Climate Modelling Market Size, 2022- 2034 (USD Billion)
  • Im Jahr 2024 entfiel der US-amerikanische KI-basierte Klimamodellierungsmarkt auf über 80% des Umsatzanteils in Nordamerika und wird bis 2034 voraussichtlich mehr als 500 Millionen USD erwarten. Im Vergleich zu anderen Ländern befiehlt die US einen großen Teil der KI-getriebenen Klimamodellierungsindustrie aufgrund ihrer modernsten Anlagen und Investitionen in die KI-Forschung und Entwicklung. Die Präsenz großer und mittelständischer Technologieunternehmen sowie die enorme Investition in die KI- und den Klimawandel erhöht das Tempo der Schaffung neuer Klimamodellierungstechniken.
  • Neben diesen Faktoren, die Aufmerksamkeit, die die Vereinigten Staaten auf KI zuweisen, bietet wirtschaftliche Lösungen für den Klimawandel, Katastrophen und den Schutz der Umwelt schafft eine Nachfrage nach besseren Prognosesystemen. Alle diese Entwicklungen fördern auch die Integration von KI in die Landwirtschaft, die Energieversorgung und sogar die Versicherung. All diese Faktoren kombiniert ermöglichen es den USA, einer der Führer auf dem globalen Markt zu sein.
  • Die Region Asien-Pazifik zeigt Besorgnis hinsichtlich des Klimawandels und des widrigen Wetters und treibt damit den Markt für Klimamodellierung auf KI-Basis. Supermächte wie China, Indien und Japan beginnen mit der Anwendung künstlicher Intelligenz in Wettervorhersagen, nationalen Notfällen und landwirtschaftlichen Aktivitäten. Der Bereich profitiert auch von der Investitionszunahme in die AI-ML-Forschung, die zum Teil auf staatliche Initiativen zur Verringerung des Klimawandels zurückzuführen ist. Es gibt auch fortschrittliche Cloud-Computing-Technologie, die es ermöglicht, KI-Lösungen in der Region bereitzustellen.
  • Wie im Fall Europas steht auch in allen Ländern der Markt für Klimamodellierung auf KI-Basis in hoher Priorität und zeigt ein tiefes Engagement für die Regulierungsmechanismen oder Nachhaltigkeit. Der Europäische Grüne Deal richtet sich jedoch zusammen mit anderen Politiken der Europäischen Union auf die Entwicklung klimafreundlicher Lösungen und die zunehmende Nutzung von KI, die darauf abzielt, Klimaeffekte vorherzusagen und zu mildern.
  • Deutschland, Frankreich und das Vereinigte Königreich investieren unter anderem massiv in KI-gestützte Klimaprognosetechnologie für Landwirtschaft, Energie und sogar Katastrophenmanagement. Der verstärkte Fokus der Region auf fortschrittliche Technologien und Infrastruktur sowie das Engagement zur Senkung der Emissionen fördert das Marktwachstum weiter. Unabhängig von den mangelnden Lösungen für einige regionale Themen wie Datenschutzfragen ist Europa immer noch eine der wichtigsten Regionen. Es gibt Wettbewerb von Google, AccuWeather, Microsoft etc., aber sie haben ausreichende Tech-Ressourcen, Infrastruktur und eine globale Präsenz?.

KI-basierter Klimaschutzmarktanteil

  • Google LLC, AccuWeather und Microsoft haben im Jahr 2024 gemeinsam einen erheblichen Marktanteil von über 31% auf dem KI-basierten Klimamodellmarkt gehalten. Als führender Anbieter in seinem Nischenmarkt entwickelt Google skalierbare Klimamodelle und bietet Wetterprognosen über seinen Beratungsbereich. Für solche Zwecke verwendet es fortschrittliche KI-Plattformen und Cloud Computing, wie Google Cloud und Tensorflow. Mit Hilfe von KI-Tools bietet AccuWeather nun anspruchsvollere und geospezifische Wetterlösungen.
  • Darüber hinaus nutzt Microsoft seine Azure-Cloud-Plattform, um die Forschung von Google weiter zu unterstützen, zusätzlich zu der Leistung von AI-getriebenen Klima-Resilienz und Prognose von Analysemodellen für alle Sektoren des KI-basierten Klimamodellierungsmarkts.
  • Diese Unternehmen haben diese überlegenen Wettbewerbsvorteile durch die enormen Datennetze, fortgeschrittene FuE und Zusammenarbeit mit Industrie und Regierung. Kombiniert mit hoher Cloud-Adoption und starkem Computing, ihren großen Ausgaben für KI, ermöglicht es ihnen, bewährte Klimamodelling-Dienste effektiv zu liefern und den Wettbewerb zu übertreffen?.

 

KI-basierter Markt für Klimamodellierung

Wichtige Akteure der KI-basierten Klimamodellierungsbranche sind:

  • Das ist alles.
  • Arundo Analytics
  • Atmos AI
  • Klima
  • Google
  • IBM
  • Jupiter Intelligenz
  • Microsoft Corporation
  • Open Climate Fix
  • Wettertechnologien

Im Bereich der KI-basierten Klimamodellierung treten neue Konkurrenten auf, da proficient Machine Learning und Big Data Analytics für die Erstellung von Klimavorhersagetools eingesetzt werden. Sie entwickeln Modelle, die Satellitenbilder, historische Klimadaten und aktuelle Umweltbedingungen integrieren, um komplizierte Klimasysteme effektiv zu replizieren.

Die KI-basierten Marktteilnehmer entwickeln jedoch nicht nur Modelle, sondern arbeiten eng mit Regulierungsbehörden, Forschungseinrichtungen und Umweltorganisationen zusammen. Sie zielen auch auf Unternehmen und Regulierungsbehörden ab, um den Einsatz fortschrittlicher Klimavorhersagen bei der Politikgestaltung zu fördern. Diese Systeme sind so konzipiert, dass sie eine breite globale Anwendung haben und für die regionale Analyse der Klimabedingungen sorgen. Darüber hinaus arbeiten die neuen Akteure daran, die Rechenwirkung zu erhöhen, um die finanziellen Kosten zu minimieren und die Umweltfreundlichkeit von AI-basierten Modellierungsmethoden zu verbessern.

KI-basierte Klimamodellierung Industrie News

  • Im September 2024 revolutioniert Fermatas AI-powered-Plattform, Croptimus, die Landwirtschaft, indem sie maschinelles Lernen und Computer Vision zur Bekämpfung von Schädlingen und Pflanzenkrankheiten in Echtzeit verwendet. Das System bietet eine 24/7-Überwachung mit Kameras auf Gewächshäusern, Drohnen oder Robotern, die Echtzeit-Analysen und detaillierte Karten für gezielte Eingriffe anbieten.
  • Croptimus reduziert Ernteverluste, umweltfreundlich maximiert die Beschäftigung von Menschen, und reduziert auf Pestizide. Dies wird mit Hilfe der Nvidia-Technologie und qualitativ hochwertigen Datenbanken erreicht, die sie erst jetzt dank Croptimus in die landwirtschaftlichen Arbeitsabläufe einfließen lassen. Dadurch wird es den Landwirten leichter, die landwirtschaftliche Effizienz zu erhöhen, die Produktionskosten zu senken und die negativen Auswirkungen in einer Branche zu mildern, in der die Gewinnspannen gering sind und die Ressourcen ausgeschöpft werden.
  • Im April 2023 erhob ClimateAI, ein Pionier bei der KI-getriebenen Klimaschutzfinanzierung, im Jahr 2023 22 Millionen US-Dollar in der B-Finanzierung. Seine Plattform nutzt KI für Klimarisikomodellierung, bietet langfristige Prognosen und Risikobewertungen, die auf Ernteerträge und Lieferketten zugeschnitten sind. Diese Erkenntnisse ermöglichen es Unternehmen, proaktive Schritte zu unternehmen, um sich an zukünftige Klimastörungen effektiv anzupassen. Diese Innovation unterstreicht das Potenzial von KI, die drängenden Herausforderungen des Klimas zu bewältigen.

Der KI-basierte Klimamodellierungsmarktforschungsbericht umfasst eine eingehende Erfassung der Industrie mit Schätzungen und Prognosen in Bezug auf Einnahmen (Mn/Bn) von 2021 bis 2034, für die folgenden Segmente:

Markt, by Component

  • Software
  • Dienstleistungen

Markt, Durch Einsatzmodus

  • Vorkommnisse
  • Cloud

Markt, nach Technologie

  • Lernen von Maschinen
  • Deep Learning
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
  • Sonstige

Markt, nach Anwendung

  • Wettervorhersagen
  • Klimavorhersage
  • Katastrophenrisikominderung
  • Umweltüberwachung
  • Sonstige

Die vorstehenden Angaben sind für die folgenden Regionen und Länder angegeben:

  • Nordamerika
    • US.
    • Kanada
  • Europa
    • Vereinigtes Königreich
    • Deutschland
    • Frankreich
    • Italien
    • Spanien
    • Russland
    • Nordische
  • Asia Pacific
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Südkorea
    • ANZ
    • Südostasien
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Mexiko
    • Argentinien
  • MENSCHEN
    • VAE
    • Saudi Arabien
    • Südafrika

 

Autoren:Preeti Wadhwani, Satyam Jaiswal
Häufig gestellte Fragen :
Wer sind die wichtigsten Akteure der KI-basierten Klimamodellierungsindustrie?
Zu den wichtigsten Akteuren der Branche gehören AccuWeather, Arundo Analytics, Atmos AI, ClimateAI, Google, IBM, Jupiter Intelligence, Microsoft Corporation, Open Climate Fix und Weather Technologies.
Wie viel kostet der US-amerikanische KI-basierte Klimamodellierungsmarkt?
Was ist der Marktanteil des Wettervorhersagesegments in der KI-basierten Klimamodellierung?
Wie groß ist der KI-basierte Klimamodellierungsmarkt?
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