Aprendizaje automático para el mercado de predicción del rendimiento de los cultivos Tamaño y compartir 2024 to 2032
Tamaño del mercado por componente (software, servicios) por modelo de implementación (basado en la nube, local), por tamaño de granja, por usuario final y pronóstico.
ID del informe: GMI10736
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Fecha de publicación: August 2024
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Formato del informe: PDF
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Autores:
Preeti Wadhwani, Aishvarya Ambekar
Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Size
Machine Learning for Crop Yield Prediction Market was valued at USD 581 million in 2023 and is estimated to register a CAGR of over 26.5% between 2024 and 2032. Varios factores como la mejora de la calidad de los datos de las imágenes por satélite y la mejora de la exactitud de las tecnologías de aprendizaje automático están impulsando el crecimiento del mercado.
Principales conclusiones del mercado de aprendizaje automático para la predicción del rendimiento de cultivos
Tamaño y crecimiento del mercado
Principales impulsores del mercado
Desafíos
Las imágenes de satélites de alta resolución y multiespectral y los drones proporcionan información detallada sobre la salud de los cultivos, las condiciones del suelo y los factores ambientales. La integración de datos mejora significativamente la calidad de los insumos para los modelos Machine Learning (ML), ya que aumenta la precisión y aumenta la robustez del modelo. Además, la integración de fuentes avanzadas de datos puede mejorar sustancialmente los resultados en diversos sectores, en particular en la agricultura.
Por ejemplo, en mayo de 2023, la NASA introdujo un programa que proporciona a los agricultores información útil generada a partir de imágenes satelitales de la Tierra. Esta iniciativa emplea técnicas avanzadas de aprendizaje automático (ML) para analizar datos satelitales de alta resolución, proporcionando información precisa y oportuna sobre salud de cultivos, condiciones del suelo y factores ambientales. This development signifies a major advance in Machine Learning for the Crop Yield Prediction market, emphasis the emerging potential of integrating satellite technology with ML to enhance sustainable agricultural productivity and resilience.
Además, las startups agritech impulsan la innovación en el sector agrícola desarrollando e implementando algoritmos avanzados de aprendizaje automático para la predicción del rendimiento de cultivos. Estas startups aprovechan extensos conjuntos de datos, incluyendo datos meteorológicos, suelos y salud de cultivos, para crear modelos predictivos más precisos y fiables. Con acceso a la última tecnología y agilidad en la adopción de nuevas técnicas de aprendizaje automático, desarrollan soluciones de vanguardia que mejoran la exactitud y eficiencia de las predicciones de rendimiento de cultivos. Estos avances optimizan los procesos agrícolas y promueven prácticas agrícolas sostenibles, garantizando la seguridad alimentaria y la estabilidad económica de los agricultores y las comunidades de todo el mundo.
La eficacia de los modelos de aprendizaje automático para la predicción del rendimiento de los cultivos se ve significativamente comprometida por la disponibilidad limitada de datos. La dependencia de conjuntos de datos grandes y diversos es crucial para elaborar modelos precisos y fiables. Lleva a modelos con tasas de error más altas y capacidades de generalización reducidas en caso de insuficiencias de datos, afectando en última instancia su rendimiento. La superación es un problema común en tales escenarios que resulta en modelos que sobresalen en datos de capacitación pero no proporcionan predicciones confiables sobre datos nuevos o no vistos. Estos desafíos plantean varias preocupaciones en la adopción de estas tecnologías, lo que podría dificultar su adopción y crecimiento. Sin embargo, los prominentes jugadores del mercado están invirtiendo en la recopilación de datos y explorando fuentes de datos alternativas para abordar estas cuestiones. Además, estos actores se centran en la implementación de técnicas que mejoran la robustez y precisión del modelo, incluso con datos limitados, creando así oportunidades lucrativas para el crecimiento del mercado.
Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Trends
La adopción de algoritmos de aprendizaje automático (ML) y tecnologías de inteligencia artificial (AI) en la agricultura está creciendo entre los agricultores y las empresas de Agritech para aumentar la productividad y la eficiencia. Los modelos ML pueden analizar extensos conjuntos de datos, incluyendo patrones climáticos, salud del suelo y condiciones de cultivo, para predecir rendimientos con mayor precisión. Además, los gobiernos de todo el mundo están invirtiendo mucho en iniciativas de IA y modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, según el Foro Económico Mundial, el gobierno de Estados Unidos ha invertido USD 200 millones en tecnología de IA para la industria agrícola de toda la región para integrar la cadena de suministro y la visibilidad de la resiliencia del riesgo para los agricultores. El Gobierno tiene como objetivo impulsar los avances en la agricultura financiando la investigación y la innovación. Estos esfuerzos se centran en mejorar las predicciones del rendimiento de los cultivos, optimizar la gestión de los recursos y abordar los problemas agrícolas modernos. Este compromiso financiero pone de relieve el enfoque del gobierno en aprovechar las tecnologías de vanguardia para transformar el sector agrícola, asegurando su futura resiliencia y eficiencia.
Además, los avances tecnológicos en la agricultura permiten una mejor adopción de decisiones, optimizar el uso de los recursos y mejorar la gestión de los cultivos. Esto conduce a mayores rendimientos y promueve prácticas agrícolas sostenibles. A medida que estas tecnologías sigan evolucionando, se espera que desempeñen un papel crucial en la configuración del futuro de la agricultura.
Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Analysis
Sobre la base de componentes, el mercado se divide en software y servicios. En 2023, el segmento de software celebró aproximadamente USD 413 millones. Estas soluciones son cada vez más cruciales, debido a su integración perfecta con dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y grandes plataformas de datos. Por ejemplo, en noviembre de 2023, el Departamento de Agricultura y Bienestar de los Agricultores, en colaboración con el Instituto Wadhwani de AI, desarrolló Krishi 24/7, la primera solución impulsada por AI para la vigilancia y análisis automatizados de las noticias agrícolas, ha recibido apoyo de Google.org. Esta plataforma aborda la necesidad de un mecanismo eficiente para identificar y gestionar artículos de noticias agrícolas, ayudando a tomar decisiones oportunas. Estas integraciones permiten la recopilación y análisis de datos en tiempo real, mejorando significativamente la exactitud de las predicciones de rendimiento. El creciente énfasis en la agricultura de precisión está impulsando la demanda de software sofisticado capaz de analizar conjuntos de datos complejos y proporcionar información práctica. Esta tendencia está impulsando a los desarrolladores de software a desarrollar soluciones más avanzadas y fáciles de usar, creando así oportunidades lucrativas para aumentar el crecimiento del mercado.
Basado en el modelo de implementación, el mercado de predicción de rendimiento de cultivos se clasifica en base a la nube y en locales. Se espera que el segmento basado en la nube retenga más de 3.200 millones de dólares en 2032. Estas plataformas proporcionan recursos escalables, permitiendo a los usuarios ajustar la potencia de cálculo y el almacenamiento de acuerdo a sus necesidades. Esta flexibilidad es esencial para gestionar grandes conjuntos de datos y modelos complejos en la predicción del rendimiento de cultivos. Además, las soluciones basadas en la nube eliminan la necesidad de inversiones iniciales sustanciales en hardware e infraestructura. Además, los usuarios pueden pagar los recursos que utilizan en una suscripción o una base de pago como pago, lo que lo convierte en una opción más económica para muchas organizaciones Además, ofrece fácil acceso a herramientas y conjuntos de datos ML desde cualquier lugar, facilitando la colaboración entre investigadores, agricultores y empresas Agritech. Esta accesibilidad simplifica los flujos de trabajo y mejora el intercambio de ideas y conclusiones. Además, la colaboración permite a los interesados utilizar sus conocimientos y datos colectivos, impulsar la innovación y mejorar la adopción de decisiones en el mercado.
En 2023, América del Norte dominó el aprendizaje automático para el mercado de predicción del rendimiento de cultivos con alrededor del 41% de la cuota del mercado. La región cuenta con un repositorio de datos agrícolas de alta gama, proveniente de diversos canales como imágenes por satélite, sensores de IoT y estaciones meteorológicas. Esta disponibilidad de datos desempeña un papel importante en la mejora de los modelos de LM, mejorando así la precisión de las previsiones de rendimiento. Además, tanto las empresas públicas como privadas de Estados Unidos han invertido en tecnología AI y ML. Estas inversiones, que abarcan subvenciones gubernamentales y capital de riesgo, impulsan el avance de tecnologías innovadoras en la agricultura en toda la región. Tal capital financiero cataliza las actividades de R plagaD y facilita la aplicación de soluciones de vanguardia.
Además, los gobiernos de toda la región de Asia y el Pacífico están promoviendo activamente la innovación agrícola mediante la financiación, las subvenciones y las políticas destinadas a aumentar la productividad y la sostenibilidad. Estos esfuerzos incluyen importantes inversiones en tecnologías de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (AI). Como resultado, estas iniciativas están acelerando la adopción de tecnologías avanzadas en la agricultura, promoviendo el desarrollo de prácticas agrícolas más eficientes y resilientes. Además, al aprovechar el ML y la AI, la región está abordando sus problemas agrícolas únicos, mejorando los rendimientos de los cultivos y garantizando la seguridad alimentaria a largo plazo y la sostenibilidad ambiental.
La Unión Europea (UE) ha promulgado políticas y programas de financiación para modernizar su sector agrícola. La iniciativa, como la Política Agrícola Común (CAP) y Horizon Europe, permite canalizar fondos en tecnologías de vanguardia, como el aprendizaje automático (ML) para predecir rendimientos de cultivos. A través de estas inversiones, la UE busca impulsar la productividad agrícola, reforzar la sostenibilidad y afrontar diversos retos agrícolas. Como resultado, estos esfuerzos buscan fomentar la innovación y potenciar la resiliencia del sector agrícola para el futuro.
Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Share
Microsoft Azure y Corteva son los jugadores prominentes en el mercado conteniendo aproximadamente 17% de la cuota de mercado. La plataforma de nube de Microsoft Azure está diseñada para el aprendizaje automático y el análisis de datos, ofreciendo una amplia gama de herramientas y servicios. Azure Machine Learning, una característica central, permite a los usuarios construir, entrenar y desplegar modelos ML de manera eficiente, mejorando significativamente aplicaciones como predicciones avanzadas de rendimiento de cultivos. Soporta una amplia gama de marcos AI y ML, incluyendo TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn. Esta compatibilidad simplifica el desarrollo y el despliegue de modelos complejos de ML adaptados para uso agrícola.
Corteva prioriza las inversiones R plagaD a modelos ML perfectos para predecir rendimientos de cultivos. Al asociarse con instituciones de investigación y adoptar tecnologías líderes, la empresa tiene como objetivo mejorar la precisión y fiabilidad de sus modelos predictivos. Integra ML con análisis avanzados de datos para procesar extensos conjuntos de datos agrícolas. Estos conjuntos de datos incluyen información de sensores IoT, imágenes por satélite y ensayos sobre el terreno, proporcionando a los agricultores pronósticos más precisos e información práctica.
Machine Learning for Crop Yield Prediction Market Companies
Los principales jugadores que operan en el mercado son:
Machine Learning for Crop Yield Prediction Industry News
El informe de investigación del mercado de la predicción del rendimiento de los cultivos incluye una cobertura profunda de la industria con estimaciones " en términos de ingresos (USD Billion) de 2021 a 2032, para los siguientes segmentos:
Mercado, por componente
Market, By Deployment model
Mercado, por tamaño de granja
Mercado, por usuario final
La información anterior se proporciona a las siguientes regiones y países:
Metodología de investigación, fuentes de datos y proceso de validación
Este informe se basa en un proceso de investigación estructurado basado en conversaciones directas con la industria, modelado propietario y validación cruzada rigurosa, y no solo en investigación de escritorio.
Nuestro proceso de investigación de 6 pasos
1. Diseño de investigación y supervisión de analistas
En GMI, nuestra metodología de investigación se basa en la experiencia humana, la validación rigurosa y la transparencia total. Cada perspectiva, análisis de tendencias y pronóstico en nuestros informes es desarrollado por analistas experimentados que entienden los matices de su mercado.
Nuestro enfoque integra una extensa investigación primaria a través del compromiso directo con participantes y expertos de la industria, complementada con una investigación secundaria integral de fuentes globales verificadas. Aplicamos análisis de impacto cuantificado para ofrecer pronósticos confiables, manteniendo una trazabilidad completa desde las fuentes de datos originales hasta los insights finales.
2. Investigación primaria
La investigación primaria forma la columna vertebral de nuestra metodología, contribuyendo con casi el 80% a los insights generales. Implica el compromiso directo con los participantes de la industria para garantizar la precisión y profundidad en el análisis. Nuestro programa de entrevistas estructuradas cubre los mercados regionales y globales, con aportes de ejecutivos de nivel C, directores y expertos en la materia. Estas interacciones proporcionan perspectivas estratégicas, operativas y técnicas, permitiendo insights completos y pronósticos de mercado confiables.
3. Minería de datos y análisis de mercado
La minería de datos es una parte clave de nuestro proceso de investigación, contribuyendo con casi el 20% a la metodología general. Implica analizar la estructura del mercado, identificar las tendencias de la industria y evaluar los factores macroeconómicos a través del análisis de participación en los ingresos de los principales actores. Los datos relevantes se recopilan de fuentes pagas y gratuitas para construir una base de datos confiable. Esta información se integra luego para respaldar la investigación primaria y el dimensionamiento del mercado, con validación de partes interesadas clave como distribuidores, fabricantes y asociaciones.
4. Dimensionamiento del mercado
Nuestro dimensionamiento del mercado se basa en un enfoque ascendente, comenzando con datos de ingresos de empresas recopilados directamente a través de entrevistas primarias, junto con cifras de volumen de producción de fabricantes y estadísticas de instalación o implementación. Estos datos se ensamblan a través de los mercados regionales para llegar a una estimación global fundamentada en la actividad real de la industria.
5. Modelo de pronóstico y supuestos clave
Cada pronóstico incluye documentación explícita de:
✓ Principales impulsores de crecimiento y su impacto asumido
✓ Factores restrictivos y escenarios de mitigación
✓ Supuestos regulatorios y riesgo de cambio de política
✓ Parámetro de la curva de adopción tecnológica
✓ Supuestos macroeconómicos (crecimiento del PIB, inflación, moneda)
✓ Dinámicas competitivas y expectativas de entrada/salida al mercado
6. Validación y aseguramiento de calidad
Las etapas finales implican validación humana, donde expertos del dominio revisan manualmente los datos filtrados para identificar matices y errores contextuales que los sistemas automatizados podrían pasar por alto. Esta revisión de expertos añade una capa crítica de aseguramiento de calidad, asegurando que los datos se alineen con los objetivos de investigación y los estándares específicos del dominio.
Nuestro proceso de validación de triple capa garantiza la máxima fiabilidad de los datos:
✓ Validación estadística
✓ Validación de expertos
✓ Verificación de la realidad del mercado
Confianza & credibilidad
Fuentes de datos verificadas
Publicaciones comerciales
Revistas del sector de seguridad y defensa y prensa especializada
Bases de datos industriales
Bases de datos de mercado propias y de terceros
Documentos regulatorios
Registros de contratación pública y documentos de política
Investigación académica
Estudios universitarios e informes de instituciones especializadas
Informes corporativos
Informes anuales, presentaciones a inversores y declaraciones
Entrevistas con expertos
Alta dirección, responsables de compras y especialistas técnicos
Archivo GMI
Más de 13.000 estudios publicados en más de 30 sectores industriales
Datos comerciales
Volúmenes de importación/exportación, códigos HS y registros aduaneros
Parámetros estudiados y evaluados
Cada punto de datos de este informe se valida mediante entrevistas primarias, modelado ascendente real y rigurosas comprobaciones cruzadas. Lea sobre nuestro proceso de investigación →