الذكاء الاصطناعي التوليدي في السوق الكيميائية يشهد نموًا متزايدًا بنسبة 28.3% بحلول عام 2030، بحسب توقعات Univdatos Market Insights

أبرز النقاط الرئيسية في التقرير:

• يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين العمليات الكيميائية، مثل تحسين التفاعلات وتصميم العمليات، من خلال التنبؤ بأداء التصميمات الجديدة وتحديد مجالات التحسين.
• من خلال أتمتة عملية اكتشاف المواد وتحسين خصائص المواد من خلال المحاكاة، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تقليل الوقت والموارد المطلوبة للتخليق الكيميائي والإنتاج.
• يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع تطوير الأدوية والمواد الجديدة، مما يسمح للشركات بطرح المنتجات في السوق بسرعة وكفاءة أكبر.
• يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير مواد جديدة بخصائص ميكانيكية محسنة وخصائص حاجز للغاز، مما يمكن أن يقلل من كمية المواد المطلوبة ويحسن من إمكانية إعادة تدوير المنتجات.
• يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي للتنبؤ بسلامة وسمية المواد الجديدة، مما يسمح للشركات بتطوير منتجات أكثر أمانًا وصديقة للبيئة.

وفقًا لتقرير جديد صادر عن Univdatos Market Insights، تم تقييم سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في المواد الكيميائية بقيمة 1.2 مليار دولار في عام 2022 ومن المتوقع أن ينمو بمعدل ثابت يبلغ حوالي 28.3٪ في الفترة المتوقعة (2023-2030) بسبب التقدم في التكنولوجيا. يشير الذكاء الاصطناعي التوليدي في الصناعة الكيميائية إلى استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها إنشاء مركبات كيميائية جديدة أو التنبؤ بخصائصها. يتم تدريب هذه النماذج على مجموعات بيانات كبيرة من المركبات الكيميائية المعروفة وخصائصها، مما يسمح لها بتقديم تنبؤات حول المركبات الجديدة واقتراح تطبيقات محتملة لها. إن الطلب المتزايد على تحسين العمليات الكيميائية وتقليل النفايات يغذي السوق.

الوصول إلى نموذج PDF هنا - https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=47876

تبحث الصناعة الكيميائية باستمرار عن مركبات جديدة ومبتكرة لتطوير منتجات جديدة وتحسين المنتجات الحالية. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في تسريع هذه العملية من خلال تحديد المرشحين المحتملين لمزيد من الدراسة واقتراح تطبيقات جديدة. علاوة على ذلك، يمكن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي على مجموعات بيانات كبيرة من المركبات الكيميائية المعروفة وخصائصها، مما يسمح لها بتقديم تنبؤات حول المركبات الجديدة واقتراح تطبيقات محتملة لها. لذلك، فإن الحاجة إلى النمذجة التنبؤية تسرع نمو السوق.

بعض التطورات الأخيرة هي:

• في عام 2021، في اليابان، استخدم باحثون في معهد طوكيو للتكنولوجيا نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم مواد جديدة للاستخدام في بطاريات الليثيوم أيون، مما أدى إلى مواد ذات أداء وكفاءة محسنة.
• في عام 2021، في الولايات المتحدة، استخدم باحثون في جامعة ميشيغان نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين عملية صنع بطاريات الليثيوم أيون، مما أدى إلى عملية أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة.
• في عام 2022، أعلنت الحكومة الألمانية عن استثمار بقيمة مليار يورو في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، كجزء من استراتيجية الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يهدف الاستثمار إلى دعم تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الرعاية الصحية والنقل والتصنيع.
• في عام 2022، أعلنت حكومة الولايات المتحدة عن استثمار بقيمة 2 مليار دولار في البحث والتطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، كجزء من مبادرة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يهدف الاستثمار إلى دعم تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل الرعاية الصحية والنقل والأمن القومي.
• في أبريل 2023، انضمت Mitsui Chemicals و IBM Japan لدمج IBM Watson Discovery مع الذكاء الاصطناعي التوليدي المعروف باسم Generative Pre-trained Transformer (GPT) لتسريع وتحسين اكتشاف التطبيقات الجديدة. من خلال استخدام التحول الرقمي (DX) لتعزيز العمليات التجارية، يهدف هذا التعاون إلى زيادة المبيعات والحصة السوقية لمنتجات Mitsui Chemicals.
• في مايو 2023، أعلنت Recursion، وهي شركة TechBio رائدة في المرحلة السريرية تستخدم علم الأحياء لتصنيع تطوير الأدوية، عن الاستحواذ على شركتين في مجال اكتشاف الأدوية المدعوم بالذكاء الاصطناعي: Valence و Cyclica.

الخلاصة

يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بالقدرة على إحداث ثورة في السوق الكيميائية من خلال تسريع اكتشاف المواد وتحسينها، وتحسين كفاءة العمليات، وتقليل التكاليف، وزيادة الإنتاجية، وتحسين الاستدامة، وتعزيز السلامة. يمكن أن يؤدي استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم مواد جديدة بخصائص محسنة، مثل كثافة الطاقة والخصائص الميكانيكية، إلى تطوير منتجات كيميائية أكثر كفاءة واستدامة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين العمليات الكيميائية وتقليل النفايات وتحسين إمكانية إعادة تدوير المنتجات.