타임 머신 러닝 (Tinyml) 시장 규모, 공유, 성장 및 산업 분석, 유형 (하드웨어 및 소프트웨어), 응용 프로그램 (소비자 및 산업) 및 2033 년 지역 예측별로

타임 머신 러닝 (Tinyml) 시장 개요

Global Tiny Machine Learning (Tinyml) 시장 규모는 2024 년에 1 억 2,45 백만 달러였으며 시장은 2033 년까지 5 억 5,580 만 달러를 터치 할 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR 9.8%를 나타 냈습니다.

TinyML은 초저전력 기기에 기계 학습 기능을 제공하여 에지에서 실시간 데이터 처리를 가능하게 하는 빠르게 발전하는 기술입니다. 이는 대규모 컴퓨팅 성능과 클라우드 연결이 필요하다는 점에서 기존 AI 모델과 다릅니다. 대신 마이크로컨트롤러 및 내장형 시스템에서 실행되어 최소한의 전력을 소비하도록 설계되었습니다. 모든 조직에서 AI 기반 솔루션에 대한 수요가 급격히 증가하고 있으며 TinyML 시장도 탄력을 받고 있습니다. 

TinyML은 효율성이 향상되고 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도가 낮아 자동차, 가전제품, 의료, 산업 자동화에 대한 수요가 증가함에 따라 TinyML에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 여기에 사물인터넷(IoT)과 엣지 컴퓨팅의 점진적인 성장이 추가됩니다. 지연 시간과 전력 소비를 줄이면서 실시간으로 결정을 내리려는 조직이 늘어나고 있습니다.

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주요 결과

• 시장 규모 및 성장 :Tiny Machine Learning (Tinyml) 시장 규모는 2024 년에 1,125.45 백만 달러로 2025 년까지 약 1,240 백만 달러로 성장할 것으로 예상되었으며 2033 년까지 5,055 만 백만 달러를 초과하여 CAGR은 9.8%입니다.

• 주요 시장 동인:IoT 장치 및 엣지 컴퓨팅의 채택이 증가하면서 수요가 늘어나고 있으며, 2024년에는 새로운 IoT 센서의 60% 이상이 실시간 분석을 위한 경량 기계 학습 모델을 통합하고 있습니다.

• 주요 시장 제한:마이크로컨트롤러의 제한된 처리 능력과 메모리 제약으로 인해 배포가 방해를 받고 있으며, 임베디드 장치 프로젝트의 약 35%가 모델 통합 중에 성능 병목 현상에 직면하고 있습니다.

• 새로운 트렌드:초저전력 신경망 칩과 온디바이스 AI의 개발이 가속화되고 있으며, 2024년 새로운 TinyML 솔루션의 약 40%가 웨어러블 및 배터리 구동 장치에 중점을 두고 있습니다.

• 지역 리더십:북미는 강력한 기술 R&D 허브와 스마트 장치 및 산업 자동화 분야의 높은 배포에 힘입어 2024년 전 세계 TinyML 도입의 약 42%를 차지하며 시장을 선도하고 있습니다.

• 경쟁 환경 :시장은 Arm, Google, STMicroelectronics를 포함한 15개 이상의 주요 업체가 TinyML 칩셋과 개발자 툴킷에 집중적으로 투자하는 등 적당히 집중되어 있습니다.

• 시장 세분화 :최종 용도를 기준으로 웨어러블 및 가전제품이 가장 큰 점유율을 차지하여 2024년 TinyML 배포의 약 48%를 차지했으며, 산업 자동화 및 스마트 홈 장치가 그 뒤를 이었습니다.

• 최근 개발 :2024 년 Google은 모델 크기를 30%줄이고 저전력 IoT 장치의 배포를 강화하고 시장 채택을 크게 확장하는 업데이트 된 Tensorflow Lite Micro 버전을 출시했습니다.

코로나19 영향

타임 머신 러닝 (Tinyml) 산업은 Covid-19 Pandemic 동안 혼합 효과를 가졌습니다.

Covid-19 Pandemic은 Tinyml 시장에 긍정적 인 영향을 미쳤습니다. 초기 잠금은 공급망을 방해하고 반도체 생산이 지연되었지만, 전염병 가속 된 TinyML 채택 중 자동화 및 AI 구동 솔루션에 대한 의존도 증가. 의료 응용 프로그램은 원격 환자 모니터링 및 증상의 조기 탐지에 Tinyml 기반 웨어러블 장치가 사용되면서 상당한 증가를 보였습니다. 둘째, 제조 및 물류에 대한 인간의 개입을 최소화하려는 산업도 AI 중심 엣지 컴퓨팅에 대한 투자를 증가시켰다. 특히 소매, 스마트 홈 및 산업 자동화 부문에서 실시간 가공은 전염병시 필요에 따라 부상하여 TinyML에 대한 수요를 향상 시켰습니다.

최신 트렌드

시장 성장을 주도하기위한 에너지 효율성 증가

TinyML 시장의 가장 최근 트렌드는 모델의 하드웨어 및 최적화 기술의 에너지 효율성에 기울고 있음을 반영합니다. 조직은 최소한의 전력을 끌어 내면서 기기 기계 학습을 촉진 할 수있는 특수 마이크로 컨트롤러에 투자하고 있습니다. Federated Learning은 장치가 개인 정보를 손상시키지 않고 분산 된 데이터 소스에서 학습하는 또 다른 발전 추세입니다. 인기가 높아지는 또 다른 영역은 TinyML과 5G 및 IoT 네트워크와 연결되어 데이터에서 데이터를보다 빠르게 처리 할 수 ​​있습니다. AI 기반 센서가 작물 건강, 토양 조건 및 관개 요구 사항을 모니터링함에 따라 TinyML 사용은 농업 분야에서도 증가하고 있습니다. 또한, 신경성 컴퓨팅의 발전은 뇌에서 발견되는 신경망을 복제하는 TinymL 칩의 개발을 유발하여 처리 효율을 더욱 향상시킵니다. 오늘날 소비자들은이 기술이 전화, 컴퓨터 및 스마트 시계를 통해 고급 사용자 개인화를 통해 소비자 전자 전자 장치에 들어가는 것을보고 있습니다.

타임 머신 러닝 (Tinyml) 시장 세분화

유형별

유형에 따라 글로벌 시장은 하드웨어와 소프트웨어로 분류될 수 있습니다.

• 하드웨어 : 하드웨어 세그먼트에는 마이크로 컨트롤러, AI 가속기 및 저전력 컴퓨팅을 위해 설계된 특수 TinYML 칩이 포함됩니다. 이러한 구성 요소는 에너지 소비를 최소화하는 에지 장치에서 머신 러닝 모델을 실행하는 데 필수적입니다. 회사는 클라우드 인프라에 의존하지 않고 AI 작업을 처리 할 수있는보다 효율적인 마이크로 컨트롤러를 개발하는 데 투자하고 있습니다. 신경성 컴퓨팅 및 초 저장 프로세서의 발전은 TinyML 하드웨어의 기능을 더욱 향상시킵니다.

• 소프트웨어 : 소프트웨어 세그먼트에는 마이크로 컨트롤러에 머신 러닝 모델을 배포 할 수있는 프레임 워크, 개발 키트 및 TinyML 관련 라이브러리가 포함되어 있습니다. 인기있는 프레임 워크 중 일부에는 마이크로 컨트롤러 용 Tensorflow Lite 및 Edge Impulse가 포함되어 있으며, 개발자에게 응용 프로그램을 위해 TinyML 모델을 준비하고 최적화하는 도구를 제공합니다. 소프트웨어의 발전, 특히 모델 압축, 양자화 및 연합 학습은 TinyML을보다 효율적이고 접근 가능하게 만듭니다.

응용 프로그램에 의해

응용 분야에 따라 글로벌 시장은 소비자 시장과 산업 시장으로 분류될 수 있습니다.

• 소비자: TinyML은 스마트 홈 기기, 음성 지원 장치, 웨어러블 기기, 개인 기기에 광범위하게 적용됩니다. AI 기반 스마트 스피커, 피트니스 트래커, 소음 제거 이어폰은 실시간 음성 처리, 활동 인식, 사용자 맞춤화에 TinyML을 사용합니다. 에너지 효율적이고 맞춤형 가전제품에 대한 수요가 증가함에 따라 이 분야에서 TinyML의 채택이 늘어나고 있습니다.

• 산업: 산업 자동화는 또한 예측 유지 관리, 품질 모니터링 및 프로세스 자체 최적화를 위한 TinyML 배포를 통해 중요한 응용 분야를 구성합니다. 작은 ML 센서는 기계 성능을 모니터링하고, 이상 현상을 관찰하고, 시간이 되기 전에 고장을 예측하고, 궁극적으로 제조 및 물류 프로세스에서 유지 관리 비용을 줄여 가동 중지 시간을 최소화합니다.

시장 역학

시장 역학에는 시장 상황을 나타내는 추진 및 제한 요인, 기회 및 과제가 포함됩니다.             

추진 요인

"시장을 늘리기위한 Edge AI 솔루션 증가"

TinyML 시장은 몇 가지 요인으로 인해 증가하고 있습니다. 가장 중요한 드라이버 중 하나는 조직이 최소한의 대기 시간으로 실시간 처리가 필요한 Edge AI 솔루션에 대한 수요입니다. TinyML이 지능적 인 의사 결정을 가능하게하기 때문에 산업 전반에 IoT 장치 및 스마트 센서의 배포가 증가하는 것은 또 다른 중요한 요소입니다. 이 외에도 에너지 효율적인 AI 모델은 회사가 AI 배포와 함께 저전력 소비를 위해 노력하고 있기 때문에 TinyML의 필요성을 촉진했습니다. 다양한 응용 분야에서 마이크로 컨트롤러 및 가속기의 하드웨어 가속도와 같은 다른 발전은 TinyML 모델의 채택에 대한 부드러운 경로를 열었습니다. 

억제 요인

"시장 성장을 잠재적으로 방해할 수 있는 제한된 메모리"

 AI 모델의 복잡성은 에지 기기에서 사용할 수 있는 제한된 처리 능력과 메모리로 인해 크게 제한됩니다. 더욱이, 이러한 제약 조건에서 작동하면서 정확성을 유지하는 효율적인 TinyML 알고리즘을 개발하는 문제가 앞에 놓여 있습니다. TinyML 프레임워크의 표준화 부족으로 인해 생태계가 단편화되어 또 다른 제한 요소가 됩니다. 또한 많은 조직은 호환성 문제로 인해 TinyML을 기존 인프라에 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한 특수 하드웨어 및 소프트웨어를 포함한 TinyML 솔루션을 배포하는 데 드는 높은 초기 비용은 중소기업(SME)에게 장벽이 됩니다. TinyML 개발에 대한 전문 지식을 갖춘 숙련된 전문가가 부족하여 시장 채택이 더욱 느려집니다.

기회

"시장에서 제품에 대한 기회를 창출하는 혁신"

TinyML 시장은 성장과 혁신을 위한 수많은 기회를 제공합니다. 가장 유망한 분야는 TinyML 기반 웨어러블 기기를 통한 실시간 건강 모니터링 및 질병 조기 발견, 정부와 기업이 AI 기반 엣지 컴퓨팅에 투자함에 따라 스마트 시티 및 산업 자동화의 확장, 5G 기술 채택 증가로 인해 TinyML의 잠재력이 향상되어 더 빠른 데이터 전송과 IoT 기기의 연결성이 향상되는 헬스케어입니다. 특히 아시아 태평양과 라틴 아메리카의 신흥 시장은 농업, 소매 및 스마트 홈 애플리케이션에 TinyML을 채택할 수 있는 잠재력을 제공합니다. TinyML을 블록체인 및 보안 엣지 컴퓨팅 솔루션과 통합하면 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결하여 채택을 더욱 촉진할 수 있습니다.

도전

"효율적인 성능은 소비자에게 잠재적인 문제가 될 수 있습니다."

성장 잠재력에도 불구하고 광범위한 TinyML 채택을 위해서는 몇 가지 과제를 해결해야합니다. 저전력 장치의 효율적인 성능을 위해 AI 모델을 최적화하는 것은 성능을 손상시키지 않기 때문에 주요 과제입니다. 다양한 TINYML 프레임 워크와 하드웨어 플랫폼 간의 상호 운용성을 보장하는 것은 여전히 ​​어려운 과제입니다. 이러한 단편화에 의해 부과 된 주요 과제는 표준화의 부족입니다. 장치가보다 원격 또는 취약한 환경에 배치되므로 Edge에서 처리 된 데이터를 보호 할 때 강력한 보안 조치가 시행 될 필요가 높아집니다. AI 모델과 기계 학습 기술의 지속적인 진화는 또한 연구 및 개발에 대한 지속적인 투자가 필요하며, 이는 소규모 회사의 비용이 많이들 수 있습니다. 또한, 대부분의 조직은 아직 잠재력에 익숙하지 않기 때문에 TinyML의 혜택과 실제 적용에 대한 산업 교육은 여전히 ​​어려운 과제입니다.

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타임 머신 학습(TINYML) 시장 지역 통찰력

북아메리카

의료, 스마트 시티 및 산업 자동화를위한 응용 프로그램은 모두이 지역에 크게 배치되어 있지만, 더 중요한 개발은 웨어러블, 건강 목적을위한 AI 중심 제품 및 자동화 및 IoT를위한 가정 정보 응용 프로그램에서 비롯 될 것입니다.

미국 TinyMl 시장은 Tinyml 개발 도상국을 이끌고 있습니다. 선도적 인 회사와 새로운 신생 기업은 AI 기능 개발에 중점을두고 있습니다. 정부도 지원하고 있습니다일체 포함시장을 확장하기위한 노력으로 Edge Computing. TinyML Global Market에서 미국은 특히 고급 마이크로 컨트롤러 및 Edge Applications를위한 AI 모델 개발에 종사하는 주요 기술 회사와 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 이 나라는 예측 유지 보수, 자율 주행 차량 및 의료 모니터링과 같은 응용 프로그램에 대해 TinyML에 대한 상당한 투자를 보았습니다. 5G 네트워크와 IoT 인프라의 빠른 배포는 TinyML 솔루션에 대한 수요를 더욱 증가시킵니다.

유럽

유럽은 현재 독일, 프랑스 및 영국과 같은 국가가 AI 중심 엣지 컴퓨팅에 투자하는 TinyML 시장에서 핵심 선수가되었습니다. 이 지역의 산업 자동화 및 스마트 제조에 중점을 두어 예측 유지 보수 및 품질 관리에서 TinyML의 채택이 증가했습니다. 데이터 개인 정보 및 보안에 대한 EU의 초점은 민감한 데이터를 클라우드로 보내지 않고 장치에서 처리 할 수 ​​있기 때문에 TinyML에 대한 관심을 더욱 주도했습니다. 유럽의 연구 기관과 대학은 TinyML 알고리즘 및 하드웨어 개발의 개선에 기여하고 있습니다.

아시아

아시아 태평양 지역은 IoT, 스마트 도시 및 산업 자동화의 확장 측면에서 TinyML 시장에서 엄청난 성장을 주도하고 있습니다. AI 중심 엣지 컴퓨팅 솔루션에 중국, 일본, 한국 및 인도와 같은 국가의 투자는 시장의 성장을 주도하고 있습니다. 이 국가들은이 지역에서 상당한 TinyML 시장 점유율을 가지고 있습니다. 시장은 농업, 소매 및 소비자 전자 제품의 Tinyml의 부상으로 더욱 가속화되고 있습니다. 중국은 TinyML로 구동되는 스마트 장치를 적극적으로 개발하고 AI를 수많은 산업에 적용하고 있습니다. 지역 내에서 허브를 제조하는 반도체는 TinyML 하드웨어 개발에 도움이됩니다.

주요 업계 플레이어

"혁신과 시장 확장을 통해 시장을 형성하는 주요 업계 플레이어"

Tiny Machine Learning (Tiny Machine Learning) 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 AI 모델 최적화의 지속적인 혁신을 통해 업계의 주요 업체의 영향을 받고 있습니다. 주요 기업들은 에너지 효율적인 마이크로 컨트롤러, 고급 기계 학습 프레임 워크 및 TinyML의 실제 응용 프로그램을 통해 산업 전반에 걸쳐 채택을 확대하는 데 투자하고 있습니다. 이러한 노력은 TinyML이 소비자 전자 장치에서 산업용 자동화 및 의료에 이르기까지 다양한 응용 프로그램을 위해보다 접근 가능하고 확장 가능하며 효율적으로 만들어 시장을 발전시킵니다.그러나 ARM Holdings는 초고전 AI 워크로드를 위해 설계된 ARM Cortex-M 시리즈 프로세서를 사용하여 하드웨어 도메인의 리드를 차지하고 있습니다. 이 회사는 반도체 회사와 협력하여 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존성을 최소화하고 AI 구동 에지 장치를보다 효율적으로 만들기 위해 마이크로 컨트롤러에서 직접 AI를 구현하고 있습니다.

반도체 부문에서는 STMicroelectronics와 Sony Semiconductor Solutions가 TinyML 하드웨어 부문에서 속도를 높이고 있습니다. STMicroelectronics는 산업 자동화, 스마트 홈 기기 및 의료 기기에서 TinyML을 지원하는 특정 AI 지원 마이크로컨트롤러를 개발했습니다. 그들은 에너지 소비를 늘리지 않고 TinyML 모델의 처리 능력을 높이는 AI 가속기를 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다. Sony Semiconductor Solutions는 스마트 감시 시스템의 실시간 이미지 처리, 객체 감지, 비디오 분석을 위해 TinyML을 사용하는 엣지 AI 카메라와 이미지 센서에 중점을 두고 있습니다.시장의 성장은 또한 스타트 업 및 Edge Impulse, Sensiml 및 Greenwaves Technologies와 같은 전문 AI 회사가 주도합니다. Edge Impulse는 개발자가 상당한 코딩 전문 지식없이 Edge 장치에서 AI 모델을 구축하고 배포 할 수있는 직관적 인 TinyML 플랫폼을 개발했습니다. 이 회사는 IoT 제조업체와 협력하여 웨어러블, 산업 센서 및 소비자 전자 제품에 TinyML을 포함하고 있습니다. QuickLogic의 자회사 인 Sensiml은 기업이 최소한의 노력으로 저전력 마이크로 컨트롤러에 AI 모델을 쉽게 배포 할 수 있도록 자동화 된 기계 학습 솔루션을 강조하고 있습니다. Greenwaves Technologies는 음성 인식, 센서 퓨전 및 예측 유지 보수 응용 프로그램에 최적화 된 초 저장 AI 프로세서를 사용하여 TinyML 하드웨어의 경계를 밀고 있습니다.

대부분의 기업은 TinyML 도입 곡선을 빠르게 추적하기 위해 클라우드 제공업체, 반도체 회사, AI 연구 조직과 파트너십을 맺고 있습니다. 예를 들어 Google과 Arm Holdings는 마이크로컨트롤러에서 효율적으로 실행되는 최적화된 AI 솔루션을 개발하기 위해 다양한 IoT 기기 제조업체와 협력하고 있습니다. 또 다른 예는 STMicroelectronics와 Edge Impulse가 차세대 스마트 기기를 TinyML 기능과 통합하여 더 많은 기업이 엣지에 AI를 배포할 수 있도록 협력하는 것입니다.또한 회사는 오픈 소스 이니셔티브를 지원하고 개발자 커뮤니티를 구축함으로써 TinyML 생태계를 성장시키고 있습니다. Google의 Tensorflow Lite Micro Community 및 Edge Impulse의 개발자 플랫폼은 개발자가 TinyML 애플리케이션을 실험 할 수있는 자원, 교육 및 도구를 제공합니다. 그렇게함으로써,이 회사들은 장기적인 확장 성과 TinyML의 광범위한 채택을 보장하는 개발자, 연구원 및 기업의 생태계를 늘리고 있습니다.경쟁이 치열해짐에 따라 업계 플레이어는 AI 모델의 소형화, 엣지 컴퓨팅 시스템 보안 및 초실시간 처리 기능 측면에 높은 경계심을 갖고 관심을 기울여야 합니다. 이 시나리오를 기반으로 지속적인 혁신과 전략적 확장을 통해 TinyML은 초저전력 장치에 강력한 AI 기능을 도입하는 데 있어 업계가 여러 영역에 접근하는 방식을 바꾸게 될 것입니다.

Tinyml (Time Machine Learning) 회사 목록      

• 에지 임펄스 (미국)
• 구글 (미국)
• 팔 보유(영국)
• ST마이크로일렉트로닉스(스위스)
• SensiML(미국)
• 시냅틱스(미국)
• 소니 반도체 솔루션(일본)
• ETA Compute (미국)
• GreenWaves Technologies(프랑스)
• 잠재 AI(미국)

주요 산업 개발

 2023년 5월: Edge Impulse는 초저전력 기기용 AI 모델 배포의 효율성에 초점을 맞춘 여러 가지 새로운 TinyML 도구를 출시하여 AI 기반 IoT 애플리케이션의 배포 용이성을 향상했습니다.

보고서 범위

이 연구는 현재 추세와 역사적 전환점을 모두 고려하여 시장 구성 요소에 대한 전체적인 이해를 제공하고 잠재적인 성장 영역을 식별합니다. 하드웨어 제한 사항과 표준화 문제가 남아 있는 동안 AI 알고리즘 발전과 마이크로 컨트롤러 기술이 이러한 문제를 빠르게 해결하고 있습니다. 의료, 산업 자동화, 가전제품 등 산업 전반에 걸쳐 시장이 확장되면서 그 잠재력이 부각되고 있습니다. 연구와 혁신에 대한 지속적인 투자를 통해 TinyML은 엣지 컴퓨팅에 혁명을 일으켜 전 세계적으로 더욱 스마트하고 효율적인 AI 애플리케이션을 구현하게 될 것입니다.