AI 기반 기후 모델링 시장 규모 - 구성요소별, 배포 모드별, 기술별, 애플리케이션별 분석, 점유율, 성장 예측(2025~2034년)
보고서 ID: GMI12534 | 발행일: December 2024 | 보고서 형식: PDF
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프리미엄 보고서 세부 정보
기준 연도: 2024
대상 기업: 20
표 및 그림: 200
대상 국가: 21
페이지 수: 180
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AI 기반 기후 모델링 시장 크기
글로벌 AI 기반 기후 모델링 시장 규모는 2024년 USD 266.4 백만에 달하며 2025년과 2034년 사이에 23.1%의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 기후 변화 효과를 모니터링하는 데 필요한 것은 자연 재해에 대한 교차 재배 자원 공유 및 증가 전망에 영향을 미치는 기후 변화에 영향을 미칩니다. AI 인프라 개발, IoT 및 클라우드 컴퓨팅의 가용성, 규제 요구 사항 및 AI 기반 예측 도구와 함께.
정부는 기후 탄력 조치에 투자하고 동시에 조직 내 데이터 중심 전략을 요청합니다. 기계 학습, 딥러닝 및 IoT 기기의 가용성은 AI 모델에 대한 지원을 만드는 더 정확한 실시간 예측을 가능하게 합니다. AI가 큰 데이터의 더 나은 평가를 촉진하고 더 빠른 예측을 가능하게하는 것은 기후 정보 시스템과 무인 항공기 하드웨어의 통합에 도움이되므로 농업, 에너지 또는 보험과 같은 분야의 의사결정 프로세스를 개선합니다.
예를 들어, 기후 변화의 비활성 AI 위험 관리에 중점을 둔 운송 업체 인 ClimateAI는 4 월 2023의 시리즈 B 펀딩에서 USD 22 백만 달러를 확보했습니다. 회사는 장기적으로 기후 변화를 예측하기 위해 깊은 학습 모델을 사용하므로 작물 수확량과 공급망 위험이 예상되는 기후 변화보다 앞서 놓을 수 있습니다. 이로 인해 고객이 정책에 따라 결과를 얻게됩니다. 이러한 혁신은 AI의 immense가 매우 민감한 기후 변화 문제를 해결하는 것을 약속합니다.
가장 중요한 것은 AI 기후 모델링 도구의 개발은 재해 위험 관리 AI의 관심사를 점화했다. 예측 분석에 대한 원조는 mitigating disastrous results의 의도. 오늘날의 현실에서, 상승에 기후 변화의 강도와 정부 및 조직은 가혹한 기상 조건에 대한 위협과 strategize하는 더 효과적인 방법으로 오는 시계의 주위에 작동합니까?.
AI 기반 기후 모델링 시장 동향
AI 기반 기후 모델링 업계의 지속적인 추세는 IoT, 블록 체인 및 클라우드 컴퓨팅을 포함한 정교한 데이터 생태계와 함께 AI의 채택입니다. 이 모니터링 및 기후 분석은 실시간으로 과립 수준에서 예측 전력을 강화 할 수 있습니다.
Emphasis는 현재 농업 및 물류의 예를 들어, 유용한 하이퍼 로컬 일기 예보에 배치됩니다. 또한 AI 및 딥 신경 네트워크는 기후 변화의 위험을 평가하기 위해 기후 시나리오의 세대에 적용되고 더 긴 기간 동안 그 결과. 이 교대는 기후 탄력이 거의 모든 산업에 필요한 실현을 따르고, 더 쉽고 더 저렴하고 유연한 것입니다.
예를 들어, 9 월 2024에서 Fermata의 AI-powered Croptimus 소프트웨어는 컴퓨터 비전 및 기계 학습을 사용하여 농작물과 질병을 파괴합니다. 이 시스템은 지속적인 모니터링을 위해 온실에 고정 된 무인비행기, 로봇 및 카메라를 사용하여 무제한 감시뿐만 아니라 개입을 촉진하는 분석 매핑을 제공합니다.
Croptimus는 또한 살충제의 사용을 최소화하고 노동 효율과 작물 수확량을 극대화함으로써 연습의 지속 가능성을 증가시킵니다. 그것은 고품질의 데이터에 훈련되고, 전통적인 농업 워크플로우를 대체하는 것보다 NVIDIA 인프라 낙관. 이 혁신은 낮은 마진과 높은 자원 소비에 의해 표시된 업계에서 비용과 부정적인 외부성을 감소하면서 농부가 증가율을 돕습니다.
기후 모델 기반 AI 솔루션에 대한 하나의 문제는 특히 AI 기반 모델링에서 장기 기후 예측과 관련하여 주변 및 단수입니다. AI 모델은 엄청난 양의 데이터에 의존하지만, 이 범위의 제한은 개발중인 지역의 정확성과 견고함을 방해 할 수 있습니다.
또한 위성 이미지와 같은 다양한 소스의 이진 데이터 세트의 통합, 보고서를 충족, 날씨 정보, 과거의 기록은 민감한 성격의이며 훌륭한 기술 어려움을 운반. 정교한 AI 모델을 구현하는 것은 자연에서 비용이 많이 들며, 두 monetary 및 에너지 사용량 모두 가능. 이것은 매우 개발 된 AI 솔루션을 스케일링, aid없이 많은 지역을 회전.
AI 기반 기후 모델링 시장 분석
AI 기반 기후 모델링 시장 공유
AI 기반 기후 모델링 시장 기업
AI 기반 기후 모델링 업계에서 작동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.
AI 기반 기후 모델링 분야에서 새로운 경쟁자는 숙련 된 기계 학습과 큰 데이터 분석으로 신흥되고 기후 예측 도구의 생성을 위해 고용됩니다. 그들은 위성 이미지, 역사적인 기후 기록, 그리고 효과적으로 불균형 기후 시스템을 복제하기 위해 현재의 환경 상태를 통합하는 모델을 개발하고있다.
그러나 AI 기반 기후 모델링 시장 플레이어는 모델 개발뿐만 아니라 규제 당국, 연구 기관 및 환경 NGO와 긴밀히 협력하고 있습니다. 또한 대상 기업 및 규제 기관은 정책 제작의 고급 기후 예측의 사용을 촉진하는 목표를 가지고 있습니다. 이 시스템은 광범위한 글로벌 응용 프로그램뿐만 아니라 기후 조건의 지역 분석을위한 cater를 설계. 또한, 새로운 플레이어는 금융 비용을 최소화하고 AI 기반 모델링 방법의 환경 우정을 개선하기 위해 계산 효과를 증가시키기 위해 노력하고 있습니다.
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