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Tamaño del mercado de modelado climático basado en IA, pronósticos 2025-2034
ID del informe: GMI12534 | Fecha de publicación: December 2024 | Formato del informe: PDF
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Detalles del informe premium
Año base: 2024
Empresas cubiertas: 20
Tablas y figuras: 200
Países cubiertos: 21
Páginas: 180
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Tamaño del mercado del modelo de clima basado en la inteligencia artificial
El tamaño del mercado mundial de modelos climáticos basados en AI fue valorado en USD 266,4 millones en 2024 y se prevé que crecerá en una CAGR de 23,1% entre 2025 y 2034. The need for monitoring climate change effects is enhancing due to climatic variability, which is impacting cross-region resource sharing and increasing prospects for natural disasters. Existe un desarrollo en infraestructura de IoT, disponibilidad de IoT y cloud computing, junto con requisitos regulatorios y herramientas predictivas basadas en IA.
Los gobiernos están invirtiendo en medidas de resiliencia climática y solicitan simultáneamente estrategias basadas en datos dentro de sus organizaciones. Un mayor desarrollo en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la disponibilidad de dispositivos IoT permite predicciones más precisas en tiempo real, creando soporte para modelos AI. Se prevé que la IA facilitará una mejor evaluación de los grandes datos y permitirá previsiones más rápidas, lo que ayuda a la integración de hardware de drones con sistemas de información climática, mejorando así los procesos de adopción de decisiones para sectores como la agricultura, la energía o el seguro.
Por ejemplo, la empresa orientada hacia el futuro se centró en la gestión proactiva del riesgo de AI del cambio climático, ClimateAI, logró obtener USD 22 millones de dólares en su financiación de la serie B en abril de 2023. La empresa utiliza modelos de aprendizaje profundo para predecir el cambio climático a largo plazo para que los riesgos de rendimiento y cadena de suministro de cultivos puedan establecerse en posición antes del cambio climático previsto. Esto permite a sus clientes mitigar las consecuencias de la política. Tal innovación es testimonio de la inmensa promesa de AI en resolver problemas de cambio climático muy sensibles.
Lo más importante es que el desarrollo de herramientas de modelización del clima de AI ha suscitado intereses de gestión del riesgo de desastres AI que ayuda a la analítica predictiva con la intención de mitigar las consecuencias desastrosas. En la realidad de hoy, con la intensidad del cambio climático en el ascenso, los gobiernos y las organizaciones están trabajando todo el tiempo para encontrar maneras más eficaces de combatir y estrategar sobre las duras condiciones climáticas?.
IA-Based Climate Modelling Market Trends
Una tendencia en curso en la industria de modelos climáticos basados en IA es la adopción de IA junto con sofisticados ecosistemas de datos, incluyendo IoT, blockchain y cloud computing. Esto permite la vigilancia y el análisis climático a nivel granular en tiempo real, mejorando así el poder predictivo.
En la actualidad se está haciendo hincapié en la previsión del tiempo local que puede ser útil, por ejemplo, en la agricultura y la logística. Furthermore, AI and deep neural networks are also being applied to the generation of climate scenarios to assess the risk of climate change and its consequences for longer periods. Este cambio sigue la realización de que la resiliencia climática es necesaria para prácticamente todas las industrias, y es más fácil, más barato y más flexible.
Por ejemplo, en septiembre de 2024, el software Croptimus impulsado por Fermata mide plagas y enfermedades que interrumpen la agricultura mediante la visión informática y el aprendizaje automático. El sistema utiliza drones, robots y cámaras fijadas en invernaderos para monitorear continuamente, proporcionando vigilancia ilimitada, así como cartografía analítica de ventilaciones para facilitar las intervenciones.
Croptimus también aumenta la sostenibilidad de la práctica minimizando el uso de pesticidas y maximizando la eficiencia laboral y el rendimiento de cultivos. Se capacita en datos de alta calidad, y su infraestructura NVIDIA aumenta en lugar de sustituir los flujos de trabajo agrícolas tradicionales. Esta innovación ayuda a los agricultores a aumentar los rendimientos reduciendo los costos y las externalidades negativas en una industria marcada por los márgenes bajos y el alto consumo de recursos.
Una cuestión relativa a la solución de IA basada en modelos climáticos es la ambigüedad y singularidad que contempla las predicciones climáticas a largo plazo, especialmente en el modelado basado en IA. Si bien los modelos de IA dependen en gran medida de grandes cantidades de datos, la limitación de este alcance puede dificultar su exactitud y robustez en la región en desarrollo.
Además, la integración de conjuntos de datos heterogéneos de diversas fuentes como imágenes satelitales, informes reunidos, información meteorológica y registros del pasado es de naturaleza sensible y conlleva grandes dificultades técnicas. La aplicación de modelos sofisticados de IA es costosa en la naturaleza, tanto monetaria como energética, lo que a su vez los hace lejos de ser factibles. Esto hace que las soluciones de IA escalar muy desarrolladas, dando vueltas a muchas regiones sin ayuda.
AI-Based Climate Modelling Market Analysis
AI-Based Climate Modelling Market Share
AI-Based Climate Modelling Market Companies
Los principales actores que operan en la industria del modelado climático basado en AI son:
En el campo del modelado climático basado en AI, los nuevos competidores están surgiendo como aprendizaje de máquina eficiente y se están empleando análisis de datos grandes para la creación de herramientas de predicción climática. Están desarrollando modelos que integran imágenes satelitales, registros climáticos históricos y condiciones ambientales actuales para reproducir eficazmente sistemas climáticos intrincados.
However, the AI-based climate modeling market players are not just developing models but are working closely with regulatory authorities, research bodies, and environmental NGOs. También se dirigen a empresas y reguladores con el objetivo de promover el uso de predicciones climáticas avanzadas en la formulación de políticas. Estos sistemas están diseñados para tener una amplia aplicación global, así como para el análisis regional de las condiciones climáticas. Además, los nuevos jugadores están trabajando para aumentar la eficacia computacional con el fin de minimizar los costos financieros y mejorar la amistad ambiental de los métodos de modelado basados en AI.
AI-Based Climate Modelling Industry News
El informe de investigación sobre el mercado de modelos climáticos basados en AI incluye una cobertura detallada de la industria con estimaciones " en términos de ingresos ($ Mn/Bn) de 2021 a 2034, para los siguientes segmentos:
Mercado, por componente
Market, By Deployment Mode
Market, By Technology
Mercado, por aplicación
La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países: