Mercato dell'allevamento computazionale

Panoramica del mercato

Entro il periodo di previsione, le dimensioni del mercato globale dell'allevamento computazionale cresceranno in modo significativo a un CAGR del 12,3% .

Il termine "allevamento computazionale" allude all'uso di tecniche di elaborazione all'avanguardia, analisi dei dati e algoritmi di apprendimento automatico per accelerare e migliorare i processi di allevamento di piante e animali. Per individuare i tratti desiderabili e prevedere i risultati di varie situazioni di allevamento, questo metodo comporta l'analisi di notevoli quantità di dati genetici e fenotipici.

Gli allevatori possono accelerare l'allevamento, tagliare i costi e aumentare la precisione delle previsioni di allevamento utilizzando metodi computazionali. Inoltre, possono allevare per diversi tratti contemporaneamente, il che può portare a piani di allevamento più efficaci e duraturi.

I metodi di breeding computazionale sono molto vari, tra cui algoritmi di apprendimento automatico, mappatura quantitativa dei loci dei tratti, selezione genomica e studi di associazione genomica. Analizzando le informazioni genetiche e fenotipiche di piante e animali, questi metodi possono essere utilizzati per prevedere come varie situazioni di breeding avranno un impatto sui tratti specifici di interesse.

Il mercato dell'allevamento computazionale è alimentato da una serie di fattori, come la necessità di affrontare i problemi di sicurezza alimentare globale, la crescente domanda di tecniche di allevamento più efficaci e sostenibili e la disponibilità di strumenti di calcolo e analisi dei dati all'avanguardia.

Il mercato dell'allevamento computazionale è l'applicazione di tecniche e attrezzature basate su computer per migliorare la riproduzione di piante e animali. Ciò comporta l'accelerazione del processo di allevamento, il miglioramento della precisione delle previsioni di allevamento e il potenziamento dell'efficacia e della sostenibilità dei programmi di allevamento attraverso l'uso di analisi dei dati, apprendimento automatico e altre tecnologie all'avanguardia. Agricoltura, foreste e allevamento di animali sono solo alcuni dei settori in cui l'allevamento computazionale ha utilizzi. È guidato da una serie di problemi, come la necessità di gestire i problemi di sicurezza alimentare globale, la crescente domanda di tecniche di allevamento più efficaci e sostenibili e l'accessibilità di strumenti di calcolo e analisi dei dati all'avanguardia.

Nel periodo di previsione, che va dal 2021 al 2029, si prevede che la crescita del mercato dell'allevamento computazionale avrà un tasso significativo. Il mercato si è espanso costantemente nel 2021 e, grazie alla crescente adozione di strategie da parte dei principali attori, si prevede che il mercato si svilupperà nel periodo di tempo previsto.

Dinamiche di mercato

Fattori trainanti del mercato

• Aumento sostanziale della domanda di cibo

Il mercato sta guidando secondo la ricerca entro il 2050, si prevede che ci saranno oltre 9 miliardi di persone sul pianeta, il che si tradurrà in un aumento sostanziale della domanda di cibo. Aumentando l'efficacia dei programmi di allevamento e creando nuove varietà agricole e di bestiame che siano più produttive e resilienti, l'allevamento computazionale può aiutare a soddisfare questa domanda.

• Metodi di coltivazione più rispettosi dell'ambiente e sostenibili

Esiste una crescente necessità di metodi di coltivazione più rispettosi dell'ambiente e sostenibili, perché l'agricoltura gioca un ruolo significativo nel cambiamento climatico. Colture e animali più resistenti a parassiti e malattie, che utilizzano meno acqua e fertilizzanti ed emettono meno gas serra possono essere sviluppati con l'ausilio dell'allevamento computazionale.

• Crescente adozione dell'agricoltura di precisione e progresso tecnologico

Grandi quantità di dati genetici e fenotipici possono ora essere analizzate in modo più rapido e accurato che mai grazie allo sviluppo dell'elaborazione ad alte prestazioni e dell'analisi dei big data. Per allevatori e ricercatori, ciò ha aumentato l'accessibilità economica e la disponibilità dell'allevamento computazionale. L'agricoltura di precisione , che migliora la produzione di colture e bestiame utilizzando dati e tecnologia, sta diventando sempre più popolare tra agricoltori e aziende agricole. Per creare piante e animali che siano meglio adattati a una gamma di ambienti di crescita, l'allevamento computazionale può essere combinato con l'agricoltura intelligente.

Limitazioni di mercato

• Previsioni imprecise e risultati di riproduzione inaffidabili possono derivare da dati di scarsa qualità

Quando si utilizzano dati genetici e genomici nei sistemi di allevamento, ci sono questioni etiche e legali da tenere in considerazione. L'adozione e l'applicazione di metodi di allevamento computazionale possono essere ulteriormente complicate da questo. Inoltre, la disponibilità di dati di alta qualità è uno dei principali problemi che deve affrontare il settore dell'allevamento computazionale. Previsioni imprecise e risultati di allevamento inaffidabili possono derivare da dati di scarsa qualità.

• Elevate spese di avviamento

Potrebbero essere necessari investimenti in hardware, software e personale per implementare tecniche di breeding computazionale. Le organizzazioni più piccole o le aziende con meno mezzi potrebbero avere difficoltà a entrare nel mercato per questo motivo.

Opportunità di mercato

• Investimenti significativi nella ricerca e nello sviluppo dell'allevamento computazionale

Governi, istituzioni accademiche e aziende private stanno tutti facendo investimenti significativi nella ricerca e nello sviluppo di breeding computazionale. Di conseguenza, sono stati creati nuovi metodi e strumenti, aumentando l'efficacia e la precisione delle iniziative di breeding. Inoltre, i miglioramenti nella tecnologia e nella potenza di calcolo stanno rendendo possibile la creazione di metodi di breeding nuovi e innovativi che potrebbero aumentare l'efficacia e l'efficienza dei programmi di breeding.

• La domanda di sistemi di allevamento personalizzati è in aumento e la ricerca e lo sviluppo collaborativi

I programmi di breeding personalizzati che possono soddisfare i requisiti unici delle aziende agricole e delle aziende agricole stanno diventando sempre più richiesti. Consentendo agli allevatori di riconoscere e selezionare tratti particolari che sono più essenziali per i loro clienti, il breeding computazionale può aiutare a soddisfare questa domanda. La collaborazione tra ricercatori, allevatori e stakeholder del settore può aiutare le tendenze del mercato del breeding computazionale a superare alcune delle sue sfide, come la disponibilità e la qualità dei dati, e ad accelerare lo sviluppo e l'adozione di nuove tecniche e strumenti.

Ambito di mercato

Analisi segmentale

Segmento per tipo

• Riproduzione molecolare

Incrociare due genitori geneticamente diversi per creare una prole con le caratteristiche desiderate è noto come allevamento ibrido. Utilizzando questo metodo si aumenterà la produzione di raccolto, la resistenza alle malattie e altre qualità cruciali.

• Riproduzione ibrida

Per creare modifiche precise al DNA di piante o animali, vengono utilizzati CRISPR/Cas9 o altri strumenti molecolari. Utilizzando questo metodo, è possibile produrre nuove varietà di colture con proprietà desiderabili, come resistenza alla siccità o resa più elevata.

• Modifica del genoma

Questa tecnica può essere utilizzata per creare nuove varietà di colture con caratteristiche desiderabili, come la resistenza alla siccità o una maggiore resa.

• Ingegneria genetica

Per produrre nuove varietà di colture o animali con le caratteristiche desiderate, l'ingegneria genetica prevede il trasferimento di geni da un organismo all'altro.

Segmento per applicazione

• Semi oleosi e legumi

Legumi e semi oleosi sono prodotti alimentari e mangimi significativi. Nuove varietà con rese più elevate, maggiore resistenza alle malattie e profili nutrizionali migliori possono essere create utilizzando l'allevamento computazionale.

• Cereali e granaglie

Alcune delle colture più popolari prodotte in tutto il mondo includono cereali e grani. Nuove varietà più produttive, meglio adattate a particolari circostanze di crescita e più resistenti a parassiti e malattie possono essere create utilizzando l'allevamento computazionale.

• Frutta e verdura

Frutta e verdura sono colture importanti per il consumo umano. L'allevamento computazionale può essere utilizzato per sviluppare nuove varietà che hanno un sapore, una consistenza e un valore nutrizionale migliori.

Analisi regionale

L'analisi del mercato globale dell'allevamento computazionale è suddivisa per regione: Nord America, Europa, Asia Pacifico, America Latina, Medio Oriente e Africa.

Asia Pacifico

• Crescente domanda di cibo per sfamare questa popolazione

Più della metà della popolazione mondiale risiede nell'area Asia-Pacifico, dove il cibo è più richiesto. Per soddisfare questa domanda, l'allevamento computazionale può creare nuove varietà di colture e bestiame più produttive e resilienti. Le aziende agricole e gli agricoltori stanno adottando nuove tecnologie per massimizzare la produzione di colture e bestiame, motivo per cui l'agricoltura di precisione sta diventando sempre più popolare in Asia. Per creare piante e animali più adatti a particolari condizioni di crescita, l'allevamento computazionale può essere combinato con l'agricoltura di precisione.

• I paesi asiatici sostengono la ricerca e lo sviluppo agricolo

Un gran numero di paesi asiatici sta supportando la ricerca e lo sviluppo agricolo, incluso l'allevamento computazionale. Ad esempio, la Cina ha avviato un programma nazionale per creare nuovi strumenti e tecnologie di allevamento, come l'editing del genoma e la selezione genomica.

L'Asia è una delle regioni più preoccupate per il cambiamento climatico e c'è una crescente necessità di creare metodi di coltivazione più resilienti e sostenibili. Colture e animali più resistenti a malattie e parassiti, che utilizzano meno acqua e fertilizzanti ed emettono meno gas serra possono essere sviluppati con l'aiuto dell'allevamento computazionale.

America del Nord

Tra il 2021 e il 2026, si prevede che il mercato dell'allevamento computazionale in Nord America si espanderà a un CAGR di circa l'11%. La necessità di metodi di agricoltura sostenibili sta aumentando insieme alla conoscenza dell'effetto dell'agricoltura sull'ambiente in Nord America. Utilizzando l'allevamento computazionale, è possibile creare colture e animali meno suscettibili a parassiti e malattie, utilizzare meno acqua e fertilizzanti ed emettere meno gas serra.

• Obiettivo: sviluppare strumenti e tecnologie di allevamento innovativi

In Nord America, molti stati stanno finanziando la ricerca e lo sviluppo agricolo, incluso l'allevamento computazionale. Ad esempio, il Dipartimento dell'agricoltura degli Stati Uniti (USDA) ha una serie di programmi che mirano a sviluppare strumenti e tecnologie di allevamento innovativi, come l'editing del genoma e la selezione genomica.

Diverse importanti aziende tecnologiche, tra cui IBM, Microsoft e Google, hanno sede in Nord America e stanno facendo investimenti significativi in R&S in aree come l'intelligenza artificiale, l'analisi dei big data e l'elaborazione ad alte prestazioni. Ognuno di questi strumenti è un aspetto essenziale del breeding computazionale.

Europa

• Tra il 2021 e il 2026, si prevede che il mercato dell'allevamento computazionale in Europa si espanderà a un tasso di circa il 10,5%

Diverse importanti aziende tecnologiche con sede in Europa, tra cui SAP, Siemens e Atos, stanno effettuando investimenti significativi in R&S in aree come l'intelligenza artificiale, l'analisi dei big data e l'elaborazione ad alte prestazioni. Ognuno di questi strumenti è una parte cruciale dell'allevamento computazionale. Nei prossimi anni, si prevede che l'Europa continuerà a espandersi rapidamente grazie a un mix di crescente domanda di metodi di agricoltura sostenibile, progressi tecnologici, crescente adozione dell'agricoltura di precisione e supporto governativo.

Giocatori chiave

1. Genere NR
2. NSIP
3. Computomica
4. GeneTwister
5. Gene chiave
6. GeneXPro
7. Genetica ad alta fedeltà
8. Collina di Benson

Sviluppi recenti

Nel 2020 - Indigo Agriculture è un'azienda che utilizza strumenti computazionali per creare varietà di colture e prodotti microbici che migliorano la salute e la resa delle piante. Indigo ha recentemente annunciato una partnership con la cooperativa agricola Grow Mark per rendere disponibile la sua piattaforma di breeding computazionale agli agricoltori membri, nel tentativo di aumentare la produttività e la sostenibilità degli agricoltori membri.