Размер рынка климатического моделирования на основе ИИ - по компоненту, по способу развертывания, по технологии, по анализу приложений, доле, прогнозу роста 2025 - 2034

Размер рынка климатического моделирования на основе ИИ

Глобальный размер рынка климатического моделирования на основе ИИ был оценен в 266,4 млн долларов США в 2024 году и, по прогнозам, вырастет на 23,1% в период между 2025 и 2034 годами. Необходимость мониторинга последствий изменения климата усиливается из-за изменчивости климата, которая влияет на межрегиональное распределение ресурсов и увеличение перспектив стихийных бедствий. Существует развитие инфраструктуры ИИ, доступность IoT и облачных вычислений, а также нормативные требования и инструменты прогнозирования на основе ИИ.

Правительства инвестируют в меры по обеспечению устойчивости к изменению климата и одновременно запрашивают стратегии, основанные на данных, в своих организациях. Дальнейшее развитие машинного обучения, глубокого обучения и доступности устройств IoT позволяет более точно прогнозировать в реальном времени, создавая поддержку моделей ИИ. Предполагается, что ИИ будет способствовать лучшей оценке больших данных и более быстрому прогнозированию, что поможет в интеграции оборудования беспилотников с климатическими информационными системами, тем самым улучшая процессы принятия решений для таких секторов, как сельское хозяйство, энергетика или страхование.

Например, компания ориентирована на проактивный ИИ Управление рисками В апреле 2023 года ClimateAI удалось получить 22 миллиона долларов США в виде финансирования серии B. Компания использует модели глубокого обучения для прогнозирования изменения климата в долгосрочной перспективе, чтобы риски урожайности и цепочки поставок могли быть установлены до ожидаемого изменения климата. Это позволяет их клиентам смягчить последствия, связанные с политикой. Такие инновации являются свидетельством огромных перспектив ИИ в решении очень чувствительных проблем изменения климата.

Самое главное, что разработка инструментов моделирования климата ИИ вызвала интерес к управлению рисками стихийных бедствий, который помогает в прогнозной аналитике с целью смягчения катастрофических последствий. В сегодняшней реальности, с ростом интенсивности изменения климата, правительства и организации работают круглосуточно, чтобы придумать более эффективные способы борьбы и стратегии в отношении суровых погодных условий.

Тенденции рынка климатического моделирования на основе ИИ

Постоянной тенденцией в индустрии климатического моделирования на основе ИИ является внедрение ИИ наряду со сложными экосистемами данных, включая IoT, блокчейн и облачные вычисления. Они позволяют осуществлять мониторинг и анализ климата на детальном уровне в режиме реального времени, тем самым повышая прогнозную мощность.

В настоящее время особое внимание уделяется гиперлокальному прогнозированию погоды, которое может быть полезным, например, в сельском хозяйстве и логистике. Кроме того, ИИ и глубокие нейронные сети также применяются к генерации климатических сценариев для оценки риска изменения климата и его последствий в течение более длительных периодов времени. Этот сдвиг следует за осознанием того, что устойчивость к изменению климата необходима практически для каждой отрасли, и это проще, дешевле и более гибко.

Например, в сентябре 2024 года программное обеспечение Croptimus от Fermata с искусственным интеллектом измеряет вредителей и болезни, нарушающие сельское хозяйство, используя компьютерное зрение и машинное обучение. Система использует беспилотные летательные аппараты, роботов и камеры, установленные на теплицах, для непрерывного мониторинга, обеспечивая неограниченное наблюдение, а также аналитическое картирование для облегчения вмешательств.

Кроптимус также повышает устойчивость практики, минимизируя использование пестицидов и максимизируя эффективность труда и урожайность. Он обучается на высококачественных данных, а его инфраструктура NVIDIA дополняет, а не заменяет традиционные сельскохозяйственные рабочие процессы. Это нововведение помогает фермерам повысить урожайность при одновременном снижении затрат и негативных внешних эффектов в отрасли, характеризующейся низкой маржой и высоким потреблением ресурсов.

Одним из вопросов, касающихся решения ИИ на основе климатической модели, является двусмысленность и сингулярность, которые касаются долгосрочных климатических прогнозов, особенно в моделировании на основе ИИ. Хотя модели ИИ в значительной степени зависят от огромных объемов данных, ограничение этой области может помешать их точности и надежности в разрабатываемом регионе.

Кроме того, интеграция гетерогенных наборов данных из различных источников, таких как спутниковые снимки, отчеты о встречах, метеорологическая информация и записи из прошлого, носит чувствительный характер и сопряжена с большими техническими трудностями. Внедрение сложных моделей ИИ является дорогостоящим по своей природе, как в денежном, так и в энергетическом использовании, что, в свою очередь, делает их далекими от реализации. Это делает масштабирование решений ИИ очень развитым, выкручивание оставляет многие регионы без помощи.

Анализ рынка климатического моделирования на основе ИИ

• Исходя из компонента, рынок сегментирован на программное обеспечение и услуги. В 2024 году сегмент программного обеспечения составлял более 80% доли рынка и, как ожидается, к 2034 году превысит 1,4 млрд долларов США. Рынок климатического моделирования с поддержкой ИИ в основном обусловлен сегментом разработки программного обеспечения из-за гибкости и конкурентоспособности программного обеспечения в разных секторах.
• Программные средства способны переваривать большие объемы климатических данных, включая историческую статистику и метеорологические отчеты. Необходимость быстрого принятия решений позволила использовать современные инструменты в еще большем количестве областей, таких как сельское хозяйство, борьба со стихийными бедствиями и производство электроэнергии. Затем данные используются в прогнозировании и дают полезные советы.
• Кроме того, программное обеспечение является наиболее доступным типом инструмента, поскольку его развертывание может быть облегчено с небольшими инвестициями в инфраструктуру. Также возможны постоянные изменения в программном обеспечении, что делает его более адаптируемым, чем любой другой тип стратегии. Таким образом, от гиперлокальных прогнозов до многонациональных симуляций климатических рисков, потребности по всему спектру удовлетворяются. Эта адаптивность приводит к высокому спросу и позиционирует программное обеспечение как ведущий сегмент рынка.

• На основе приложения рынок климатического моделирования на основе ИИ разделен на прогнозирование погоды, прогнозирование климата, снижение риска бедствий, мониторинг окружающей среды и другие. Сегмент прогнозирования погоды в 2024 году занимал более 45% доли рынка.
• Рынок климатического моделирования на основе искусственного интеллекта вырос в сегменте прогнозирования погоды из-за растущей важности точных моделей прогнозирования в реальном времени для предприятий, работающих в сельском хозяйстве, производстве энергии и даже на транспорте.
• Модели искусственного интеллекта работают, используя неструктурированные наборы данных, такие как спутниковые изображения, в то же время связывая их с метеорологическими отчетами, чтобы сделать более точные прогнозы. Это позволяет компаниям лучше планировать и смягчать риски.
• Во время стихийных бедствий можно добиться сокращения простоев и более оптимального потребления энергии. Внедрение машинного обучения в сочетании с облачными вычислениями облегчило масштабирование метеорологического прогнозирования и сделало его доступным для пользователей. Эти компоненты повышают значимость индустрии моделирования погоды ИИ и ее развития.

• В 2024 году американский рынок климатического моделирования на основе искусственного интеллекта составил более 80% выручки в Северной Америке и, как ожидается, превысит 500 миллионов долларов США к 2034 году. По сравнению с другими странами, США контролируют большую часть индустрии климатического моделирования, основанной на ИИ, благодаря современному оборудованию и инвестициям в исследования и разработки ИИ. Присутствие крупных и средних технологических компаний, наряду с огромными инвестициями в ИИ и технологии изменения климата, повышает темпы создания новых методов моделирования климата.
• Помимо этих факторов, внимание, которое Соединенные Штаты уделяют ИИ, предлагает экономические решения для изменения климата, стихийных бедствий и защиты окружающей среды, что создает спрос на более совершенные системы прогнозирования. Все эти разработки также способствуют интеграции ИИ в сельское хозяйство, энергоснабжение и даже страхование. Все эти факторы в совокупности позволяют США быть одним из лидеров на мировом рынке.
• Азиатско-Тихоокеанский регион проявляет озабоченность по поводу изменения климата и неблагоприятных погодных условий, тем самым подпитывая рынок климатического моделирования на основе ИИ. Такие сверхдержавы, как Китай, Индия и Япония, быстро начинают применять искусственный интеллект в прогнозировании погоды, национальных чрезвычайных ситуациях и сельскохозяйственной деятельности. Область также получает выгоду от притока инвестиций в исследования ИИ, частично благодаря правительственным инициативам, направленным на смягчение последствий изменения климата. Существует также передовая технология облачных вычислений, которая позволяет предоставлять решения ИИ в регионе.
• Как и в случае с Европой, рынок климатического моделирования на основе ИИ также имеет высокий приоритет во всех странах, демонстрируя при этом глубокую приверженность механизмам регулирования или устойчивости. Европейская Зеленая сделка, наряду с другими политиками Европейского союза, направлена на разработку устойчивых к изменению климата решений и расширение использования искусственного интеллекта, который направлен на прогнозирование и смягчение последствий изменения климата.
• Германия, Франция и Великобритания, среди других стран, массово инвестируют в технологии прогнозирования климата на основе ИИ для сельского хозяйства, энергетики и даже борьбы со стихийными бедствиями. Повышенное внимание региона к передовым технологиям и инфраструктуре, а также приверженность снижению выбросов способствуют дальнейшему росту рынка. Несмотря на отсутствие решений для некоторых региональных проблем, таких как вопросы конфиденциальности данных, Европа по-прежнему является одним из ключевых регионов. Есть конкуренция со стороны Google, AccuWeather, Microsoft и т. д., но у них достаточно технологических ресурсов, инфраструктуры и глобального присутствия.

Доля рынка климатического моделирования на основе ИИ

• В 2024 году Google LLC, AccuWeather и Microsoft совместно занимали значительную долю рынка более 31% на рынке климатического моделирования на основе ИИ. Будучи лидером на своем нишевом рынке, Google разрабатывает масштабируемые климатические модели и предоставляет услуги прогнозирования погоды через свое консалтинговое подразделение. Для таких целей он использует передовые платформы ИИ и облачные вычисления, такие как Google Cloud и Tensorflow. С помощью инструментов ИИ AccuWeather теперь предлагает более сложные и геоспецифические погодные решения.
• Кроме того, Microsoft использует свою облачную платформу Azure для дальнейшего содействия исследованиям Google, а также для обеспечения устойчивости к изменению климата на основе ИИ и прогнозирования аналитических моделей для всех секторов рынка климатического моделирования на основе ИИ.
• Эти компании имеют превосходные конкурентные преимущества благодаря огромным сетям передачи данных, передовым исследованиям и разработкам, а также сотрудничеству с промышленностью и правительством. В сочетании с высоким внедрением облаков и сильными вычислениями их основные расходы на ИИ позволяют им эффективно предоставлять проверенные услуги моделирования климата, опережая конкурентов.

Компании рынка климатического моделирования на основе ИИ

Основными игроками, работающими в индустрии климатического моделирования на основе ИИ, являются:

• АккуУэзер
• Аналитика Арундо
• Atmos AI
• Климат
• Google
• IBM
• Интеллект Юпитера
• Корпорация Microsoft
• Открытый климатический фикс
• Погодные технологии

В области климатического моделирования на основе ИИ появляются новые конкуренты, поскольку для создания инструментов прогнозирования климата используются опытное машинное обучение и аналитика больших данных. Они разрабатывают модели, которые объединяют спутниковые снимки, исторические климатические записи и современные условия окружающей среды для эффективного воспроизведения сложных климатических систем.

Тем не менее, игроки рынка климатического моделирования на основе ИИ не только разрабатывают модели, но и тесно сотрудничают с регулирующими органами, исследовательскими органами и экологическими НПО. Они также нацелены на предприятия и регулирующие органы с целью содействия использованию передовых климатических прогнозов при разработке политики. Эти системы предназначены для широкого глобального применения, а также для регионального анализа климатических условий. Кроме того, новые игроки работают над повышением вычислительной эффективности с целью минимизации финансовых затрат и улучшения экологичности методов моделирования на основе ИИ.

Новости индустрии климатического моделирования на основе ИИ

• В сентябре 2024 года платформа Croptimus, основанная на искусственном интеллекте, революционизирует сельское хозяйство, используя машинное обучение и компьютерное зрение для борьбы с вредителями и болезнями сельскохозяйственных культур в режиме реального времени. Система обеспечивает мониторинг 24/7 с помощью камер, установленных на теплицах, дронах или роботах, предлагая аналитику в реальном времени и подробные карты для целевых вмешательств.
• Кроптимус уменьшает потери урожая, экологически чистый максимизирует занятость людей и сокращает использование пестицидов. Это достигается с помощью технологии Nvidia и высококачественных баз данных, которые питают его, только теперь, благодаря Croptimus, традиционные сельскохозяйственные процессы смешиваются в сельскохозяйственных рабочих процессах. Это облегчает фермерам повышение эффективности сельского хозяйства, снижение издержек производства и смягчение негативных последствий в отрасли, где рентабельность низка, а ресурсы чрезмерно эксплуатируются.
• В апреле 2023 года ClimateAI, новаторский стартап в области смягчения последствий изменения климата на основе ИИ, привлек 22 миллиона долларов США в рамках финансирования серии B в 2023 году. Платформа использует ИИ для моделирования климатических рисков, предлагая долгосрочные прогнозы и оценки рисков с учетом урожайности и цепочек поставок. Эти идеи позволяют предприятиям принимать активные меры для эффективной адаптации к будущим климатическим изменениям. Это нововведение подчеркивает потенциал ИИ для решения насущных климатических проблем.

Отчет по исследованию рынка климатического моделирования на основе ИИ включает в себя углубленный охват отрасли с оценками и прогнозами по выручке ($Мн/Бн) с 2021 по 2034 год, для следующих сегментов:

Рынок, по компонентам

• Программное обеспечение
• Услуги

Рынок в режиме развертывания

• Помещения
• облако

Рынок, по технологии

• Машинное обучение
• Глубокое обучение
• Обработка естественного языка (NLP)
• Компьютерное зрение
• Другие

Рынок, по применению

• Прогноз погоды
• Прогнозирование климата
• Снижение риска бедствий
• Мониторинг окружающей среды
• Другие

Указанная выше информация предоставляется для следующих регионов и стран:

• Северная Америка
  • США.
  • Канада
• Европа
  • Великобритания
  • Германия
  • Франция
  • Италия
  • Испания
  • Россия
  • Скандинавы
• Азиатско-Тихоокеанский регион
  • Китай
  • Индия
  • Япония
  • Южная Корея
  • АНЗ
  • Юго-Восточная Азия
• Латинская Америка
  • Бразилия
  • Мексика
  • Аргентина
• МЭА
  • ОАЭ
  • Саудовская Аравия
  • Южная Африка