Federasyonlu Öğrenme Pazarı

Pazar tanımı

Pazar, ham veri aktarmadan birden fazla cihaz veya sunucu arasında antrenman yapan merkezi olmayan makine öğrenme modellerine odaklanmaktadır. Güvenli model güncellemelerini, kenar cihazının işlenmesini ve çapraz-SILO işbirliğini sağlayan araçlar, platformlar ve çerçeveleri içerir. Temel uygulamalar, veri gizliliğinin ve uyumluluğunun kritik olduğu sağlık, finans, otomotiv ve mobil teknolojilere yayılmıştır.

Süreç, yerelleştirilmiş eğitim, şifreli toplama ve model senkronizasyonunu içerir. Rapor, kilit sürücülerin, gelişmekte olan eğilimlerin ve tahmini dönem boyunca piyasayı etkilemesi beklenen rekabet manzarasının kapsamlı bir analizini sunmaktadır.

Federasyonlu Öğrenme PazarıGenel bakış

Küresel Federated Öğrenme Piyasası büyüklüğü 2024'te 137,5 milyon ABD Doları olarak değerlendi ve 2025'te 153.1 milyon ABD Doları'ndan 2032 yılına kadar 362,7 milyon ABD Doları'na yükselmesi öngörülüyor ve tahmin döneminde% 13.11'lik bir CAGR sergiliyor.

Piyasa büyümesi, veri gizliliği ve merkezi veri depolama üzerindeki kısıtlamalar konusundaki endişelerden artan endişelerden kaynaklanmaktadır. Kuruluşlar, düzenleyici standartlara uymak için merkezi olmayan eğitime geçiyor. Kuruluşlar arasında işbirlikçi öğrenme ihtiyacı ve açık kaynaklı ekosistemlerden ve çerçevelerin desteğini daha da hızlandırıyor.

Federe öğrenme endüstrisinde faaliyet gösteren büyük şirketler NVIDIA, Google LLC, Microsoft Corporation, IBM, Cloudera, Inc., Intel Corporation, Owkin, Inc., Intellegens Ltd., Lifebit Biotech Ltd., DataFleets Ltd., Secure AI Labs, APHERIS GMBH, ACURT.

Akıllı telefonların, sensörlerin hızlı genişlemesi ile,Akıllı ev cihazlarıve endüstriyel IoT sistemleri, kenarda büyük miktarda veri üretilir. Bu verilerin model eğitimi için buluta aktarılması genellikle verimsiz ve güvensizdir. Federasyonlu öğrenme, gecikme ve bant genişliği maliyetlerini azaltarak cihazda öğrenmeye izin verir. Bu yetenek, federasyon sistemlerinin benimsenmesini artırarak pazar büyümesine katkıda bulunuyor.

• Ocak 2025'te Sunway Üniversitesi (Malezya), Al-Nahreyn Üniversitesi (Irak) ve Universiti Kebangsaan Malezya'dan araştırmacılar, uzak biyosfer bölgelerindeki hibrid Lora P2P/Lorawan iletişimini entegre eden yeni bir İHA destekli federasyonlu öğrenme çerçevesi sundu. Bu sistem, insansız hava araçlarının (İHA), merkezi bulut altyapısına güvenmeden dağıtılmış IoT sensörlerinden veri toplamaya ve işlemesine izin verir, böylece veri gizliliğini korur ve gecikmeyi azaltır.

Anahtar önemli noktalar

1. Federasyonlu öğrenme endüstrisi büyüklüğü 2024'te 137,5 milyon ABD Doları değerindeydi.
2. Piyasanın 2025'ten 2032'ye kadar% 13.11'lik bir CAGR'de büyümesi bekleniyor.
3. Kuzey Amerika, 2024'te% 36.52 pazar payı aldı ve 50,2 milyon ABD Doları değerlemişti.
4. İlaç Keşfi ve Geliştirme segmenti 2024'te 46.1 milyon ABD Doları gelir elde etti.
5. Büyük işletmeler segmentinin 2032 yılına kadar 205.1 milyon ABD dolarına ulaşması bekleniyor.
6. BT ve Telekomünikasyon segmenti, 2024 yılında% 35.20 en büyük gelir payını sağlamıştır.
7. Asya Pasifik'in tahmin dönemi boyunca% 14,53'lük bir CAGR'de büyümesi bekleniyor.

Pazar şoförü

Kuruluşlar arasında işbirlikçi öğrenme ihtiyacı artan

Güvenli ve işbirliğine dayalı AI gelişimi için artan talep, federal öğrenmenin endüstriler arasında benimsenmesini sağlıyor. Kuruluşlar, ham verileri paylaşmadan birlikte gelişmekte olan modellerin değerini tanıyorlar. Federated öğrenme, veri gizliliğini korurken model performansını artırarak birden fazla paydaş arasında merkezi olmayan eğitim sağlar.

Farmasötik, sigorta ve üretimdeki şirketler bu çerçeveleri giderek daha fazla uygulamakta, örgütler arası işbirliğini teşvik etmekte ve küresel olarak Federasyonlu Öğrenme pazarının büyümesini arttırmaktadır.

• Aralık 2024'te Google Cloud ve Swift, federasyonlu öğrenme teknolojisini kullanarak sınır ötesi ödeme sahtekarlığı ile mücadele etmek için işbirlikçi bir girişim duyurdu. Bu ortaklık, birden fazla finansal kurumun AI modellerini merkezi olmayan veriler üzerinde işbirliği içinde eğitmesine ve veri gizliliğini korurken sahtekarlık algılama yeteneklerini geliştirmesine izin vermeyi amaçlamaktadır. Proje teknoloji ortakları Rhino Health ve Capgemini tarafından destekleniyor ve 2025'in ilk yarısında 12 küresel finans kurumuyla yayınlanmayı planlıyor.

Piyasa Mücadelesi

Sistemler arasında standardizasyon ve birlikte çalışabilirlik

Federe öğrenme pazarının büyümesini etkileyen önemli bir zorluk, farklı cihazlarda, platformlarda ve veri ortamlarında standardizasyon ve birlikte çalışabilirlik eksikliğidir. Veri formatları, donanım özellikleri ve iletişim protokollerindeki varyasyonlar, birleştirilmiş bir federasyonlu öğrenme çerçevesinin ölçeklendirilmesini zorlaştırır.

Bu zorluğu ele almak için, kilit oyuncular platformlar arası SDK'lar geliştiriyor, Tensorflow Federated ve Pysyft gibi açık kaynaklı çerçeveleri benimsiyor ve paylaşılan teknik yönergeler oluşturmak için endüstri ittifaklarına yatırım yapıyorlar. Bu adımlar, modellerin performans, verimlilik veya uyumluluktan ödün vermeden merkezi olmayan ağlar arasında sorunsuz bir şekilde eğitilmesini sağlamaya yardımcı olur.

Pazar trend

Açık kaynaklı ekosistemlerden ve çerçevelerin desteği

Tensorflow Federated, Pysyft ve Nvidia Flare gibi açık kaynaklı araçların mevcudiyeti, federasyonlu öğrenme sistemlerinin yaygın denemesini ve konuşlandırılmasını desteklemektedir. Bu çerçeveler, geliştiriciler ve araştırmacılar için giriş engellerini azaltarak hızlı prototipleme ve kurumsal ortamlara entegrasyon sağlıyor. Genişleyen topluluk desteği ve sürekli teknik iyileştirmeler, Federe Öğrenme pazarının genişlemesini artırıyor.

• Nisan 2025'te, Nvidia ve Meta'daki Pytorch ekibi, Nvidia Flare'i yürütücü ile entegre ederek mobil cihazlarda Federated Öğrenme (FL) sağlamayı amaçlayan büyük bir işbirliği ortaya koydu. Nvidia Flare, esnek ve genişletilebilir olmak için tasarlanmış açık kaynaklı, alandan bağımsız bir SDK'dır, bu da araştırmacıların ve veri bilimcilerinin mevcut geçiş yapmalarını sağlarmakine öğrenimive derin öğrenme iş akışlarını federasyonlu bir öğrenme çerçevesine dönüştürür.

Federe Öğrenme Piyasası Raporu Anlık Görüntü

Segment	Detaylar
Uygulamaya göre	İlaç Keşfi ve Geliştirme, Veri Gizlilik Yönetimi, Risk Yönetimi, Artırılmış ve Sanal Gerçeklik, Diğerleri
Organizasyon büyüklüğüne göre	Büyük İşletmeler
Sektörde dikey	Sağlık ve Yaşam Bilimleri, BT ve Telekomünikasyon, BFSI (Bankacılık, Finansal Hizmetler ve Sigorta), Perakende ve E-Ticaret, Diğerleri
Bölgeye göre	Kuzey Amerika: ABD, Kanada, Meksika
	Avrupa: Fransa, İngiltere, İspanya, Almanya, İtalya, Rusya, Avrupa'nın geri kalanı
	Asya-Pasifik: Çin, Japonya, Hindistan, Avustralya, Asean, Güney Kore, Asya-Pasifik'in Geri Kalanı
	Orta Doğu ve Afrika: Türkiye, U.A.E., Suudi Arabistan, Güney Afrika, Orta Doğu ve Afrika'nın geri kalanı
	Güney Amerika: Brezilya, Arjantin, Güney Amerika'nın geri kalanı

Pazar segmentasyonu

• Uygulama ile (İlaç Keşfi ve Geliştirme, Veri Gizlilik Yönetimi, Risk Yönetimi, Artırılmış ve Sanal Gerçeklik ve Diğerleri): İlaç Keşfi ve Geliştirme Segmenti, esas olarak araştırma kurumları arasında gizliliği koruyan işbirliğine yönelik yüksek talebi nedeniyle 2024'te 46,1 milyon ABD Doları kazandı.
• Organizasyon büyüklüğüne göre (büyük işletmeler ve KOBİ'ler): Büyük İşletmeler segmenti, 2024'te% 58,21 oranında bir pay aldı, kapsamlı veri varlıkları, çoklu departmanlarda güvenli işbirliğine güçlü ihtiyaç ve gelişmiş AI teknolojilerine yatırım yapmak için önemli kaynaklar.
• Endüstri dikey (sağlık ve yaşam bilimleri, BT & telekomünikasyon, BFSI (bankacılık, finansal hizmetler ve sigorta), perakende ve e-ticaret ve diğerleri): BT ve telekomünikasyon segmentinin, 2032'ye kadar 132,1 milyon ABD Doları'na ulaşması nedeniyle, geniş veri oluşturma ve hızlı bir şekilde işbirlikçi öğrenme için güçlü bir ihtiyaç duyulması gerektiği öngörülmektedir. optimizasyon ve müşteri hizmetleri.

Federasyonlu Öğrenme PazarıBölgesel analiz

Bölgeye dayanarak, pazar Kuzey Amerika, Avrupa, Asya Pasifik, Orta Doğu ve Afrika ve Güney Amerika olarak sınıflandırılmıştır.

Kuzey Amerika Federasyonlu Öğrenme pazar payı 2024'te yaklaşık% 36.52'de gerçekleşti ve 50,2 milyon ABD Doları'na katlandı. Kuzey Amerika'da, Kaliforniya Tüketici Gizlilik Yasası (CCPA) ve gelişen federal gizlilik teklifleri gibi katı veri koruma çerçeveleri, gizlilik koruyan teknolojilere olan ihtiyacı yoğunlaştırmıştır. İşletmeler, yapay zeka uygulamaları için veri kullanmaya devam ederken bu yasalara uymak için federasyonlu öğrenmeyi benimsemektedir.

Ayrıca, Kuzey Amerika'nın 5G ağları, akıllı şehir projeleri ve bağlı endüstriyel sistemler dahil olmak üzere gelişmiş kenar bilgi işlem ekosistemi, büyük miktarlarda merkezi olmayan veri üretir. Federe öğrenme, bu verileri yerel olarak işlemek için giderek daha fazla kullanılmaktadır, bu da daha hızlı karar alma ve bölgesel pazar genişlemesini teşvik etmek için kullanılmaktadır.

• Ocak 2025'te ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü (NIST) ve İngiltere'nin Sorumlu Teknoloji Evlat Edinme Birimi, gizliliği koruyan federal öğrenme konusunda işbirlikçi bir dizi sonuç verdi. Ortaklık, nadir pediatrik kanserler üzerine sınır ötesi araştırmalarda federasyonlu öğrenmenin uygulanmasını araştırdı ve araştırmacıların hassas bilgileri aktarmadan ulusal hastalık kayıtlarında verileri analiz etmelerini sağladı.

Asya-Pasifik Federasyonlu Öğrenme Endüstrisinin tahmin dönemi boyunca% 14,53'lük sağlam bir CAGR'de büyümesi bekleniyor. Bölge genelinde sınır ötesi veri transferlerine yönelik veri yerelleştirme düzenlemelerinin ve kısıtlamalarının arttırılması, çokuluslu şirketler için zorluklar doğurur. Federated Learning, AI modellerinin verileri sınırlara aktarmadan yerel olarak eğitilmesine izin vererek etkili bir çözüm sunar.

• Eylül 2024'te Hong Kong Uygulamalı Bilim ve Teknoloji Araştırma Enstitüsü (ASTRI), federasyonlu öğrenme teknolojisini kullanmak için lisanslı bir banka ve lojistik platformu ile işbirliği yaptı. Bu girişim, KOBİ'ler için finansal içermeyi artırmayı amaçlamaktadırFinansal ürün ve hizmetlere daha verimli erişim sağlayarak finansman ve kredi başvuru süreçlerini düzene koyarak.

Ayrıca, Asya Pasifik'teki dijital sağlık girişimleri ve hastane ağları, hasta verilerini güvende tutarken tesisler arasında işbirlikçi AI modelleri oluşturmak için federasyonlu öğrenmeyi kullanıyor. Sağlık sektörünün özel, dağıtılmış AI çözümlerine olan ihtiyacı bölgesel pazar büyümesini artırıyor.

Düzenleyici çerçeveler

• ABDVeri gizliliğine sektörel bir yaklaşım izler. Temel yasalar arasında Sağlık Veri Koruma için Sağlık Sigortası Taşınabilirliği ve Hesap Verebilirlik Yasası (HIPAA), Çocuk Verileri için Çocukların Çevrimiçi Gizlilik Koruma Yasası (COPPA) ve Kaliforniya'da tüketici veri hakları veren Kaliforniya Tüketici Gizlilik Yasası (CCPA) yer almaktadır. Bu düzenlemeler, endüstriler arasında hassas, konum tabanlı veya düzenlenmiş verileri içeren federasyonlu öğrenme modellerinin eğitimini etkiler.
• Avrupa BirliğiŞeffaflık, amaç sınırlaması ve kişisel veri işleme rızasını zorunlu kılan genel veri koruma düzenlemesini (GDPR) uygular. Önerilen Yapay Zeka Yasası, AI modelleri için sınıflandırmaya dayalı yükümlülükler getirmektedir. Federe öğrenme, modelleri yerel olarak eğiterek ve veri transferlerini sınırlandırarak GDPR ilkelerini destekler. Bununla birlikte, geliştiriciler model güncellemeleri yoluyla hassas bilgi sızıntısını önlemeli ve gerektiğinde veri koruma etki değerlendirmelerini yapmalıdır.
• Çin'de, Veriler Kişisel Bilgi Koruma Kanunu (PIPL), Veri Güvenliği Yasası (DSL) ve siber güvenlik yasası ile düzenlenir. Bu yasalar, belirli verilerin yerelleştirilmesini ve işleme için açık kullanıcı onayı gerektirir. Federated öğrenme, sınır ötesi veri aktarımı olmadan AI model eğitimini sağlayarak uyumluluğu destekler. Bununla birlikte, sistemler, özellikle sağlık, finans ve hareketlilikte sektöre özgü standartlara uymalı ve algoritmik çıktıların ulusal güvenlik yasalarını ihlal etmemesini sağlamalıdır.

Rekabetçi manzara

Federe öğrenme endüstrisindeki büyük oyuncular, gizlilik odaklı hizmet portföylerini genişletmek, güvenli AI altyapısına yatırım yapmak ve federasyonlu öğrenme teknolojileri için desteği geliştirmek gibi stratejileri benimsiyor. Ayrıca güvenli model eğitimini geliştirmek için araştırma ve geliştirmeye odaklanıyorlar ve uyumluluk yeteneklerini güçlendirmek için stratejik ortaklıklara giriyorlar.

Bu çabalar, veri koruması için artan önceliği ve hassas bilgilerden ödün vermeden, gelişen düzenleyici gereksinimlerle uyumlu olarak işbirlikçi yapay zeka sağlama ihtiyacını yansıtmaktadır.

• Mayıs 2025'te Intel, veri gizliliğini ve uyumluluğunu desteklemek için Tiber Trust Services portföyünü genişletti. Geliştirmeler, özel veya hassas veriler değiştirmeden AI modellerini eğitmek için federasyonlu öğrenme tekniklerini uygulamaya ve veri güvenliğini ve düzenleyici standartlara bağlılık sağlamaya odaklanmaktadır.

Federasyonlu Öğrenme pazarındaki kilit şirketlerin listesi:

• Nvidia
• Google LLC
• Microsoft Corporation
• IBM
• Cloudera, Inc.
• Intel Corporation
• Owkin, Inc.
• Intellegens Ltd.
• Enveil Inc.
• Lifebit Biotech Ltd.
• DataFleets Ltd.
• AI laboratuvarlarını güvence altına almak
• Apheris gmbh
• Acuratio Inc.
• Fedml Inc.

Son gelişmeler (ürün lansmanları)

• Mayıs 2025'te, EnVeroreveal çözümleri aracılığıyla şifreli federe öğrenmeyi destekleyerek AI güvenlik tekliflerini geliştirdi. Bu geliştirme, işletmelerin hassas bilgileri açığa çıkarmadan şifrelenmiş veriler üzerinde makine öğrenimi gerçekleştirmelerini, AI/ML iş akışlarında gizliliği artırmasını sağlar.
• Mart 2025'teNvidia, açık kaynaklı federasyonlu öğrenme çerçevesi Nvidia Flare'yi çiçek platformuna entegre ederek geliştirdi. Bu entegrasyon, sağlık, finans ve üretim dahil olmak üzere çeşitli endüstrilerde federasyonlu öğrenme uygulamalarının geliştirilmesini ve konuşlandırılmasını kolaylaştırmayı amaçlamaktadır.
• Ocak 2025'teGoogle, özel AI geliştirme için bir dizi araştırma aracı olan Parfait'i tanıttı. Federated öğrenme uzmanlığından yararlanan Parfait, kullanıcı gizliliğini korurken merkezi olmayan veri kaynaklarında eğitim makinesi öğrenme modellerini kolaylaştırır.