يشهد سوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في الكيماويات نموًا متصاعدًا بنسبة 28.3٪ بحلول عام 2030، وفقًا لتوقعات Univdatos Market Insights

أهم النقاط البارزة في التقرير:

• يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين العمليات الكيميائية، مثل تحسين التفاعل وتصميم العمليات، عن طريق التنبؤ بأداء التصميمات الجديدة وتحديد مجالات التحسين.
• عن طريق أتمتة عملية اكتشاف المواد وتحسين خصائصها من خلال المحاكاة، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تقليل الوقت والموارد المطلوبة للتخليق والإنتاج الكيميائي.
• يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتسريع تطوير أدوية ومواد جديدة، مما يسمح للشركات بتقديم المنتجات إلى السوق بسرعة وكفاءة أكبر.
• يمكن استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير مواد جديدة ذات خصائص ميكانيكية محسنة وخصائص حاجز الغاز، مما يمكن أن يقلل من كمية المواد المطلوبة وتحسين 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، فإنسوق الذكاء الاصطناعي التوليدي في الكيماوياتتمت قيمته بـ 1.2 مليار دولار أمريكي في عام 2022 ومن المتوقع أن ينمو بمعدل ثابت يبلغ حوالي 28.3٪ في الفترة المتوقعة (2023-2030) بسبب التطورات 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 بإجراء تنبؤات حول المركبات الجديدة واقتراح تطبيقات محتملة لها. إن الطلب المتزايد على تحسين العمليات الكيميائية والحد من النفايات هو الذي يغذي السوق.

احصل على 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 للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يساعد في تسريع هذه العملية عن طريق 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 بإجراء تنبؤات حول المركبات الجديدة واقتراح تطبيقات محتملة لها. لذلك، فإن الحاجة إلى النمذجة التنبؤية تعمل على تسريع نمو السوق.

بعض التطورات الأخيرة هي:

• في عام 2021، في اليابان، استخدم الباحثون في معهد طوكيو للتكنولوجيا نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم مواد جديدة لاستخدامها في بطاريات أيونات الليثيوم، مما أدى إلى مواد ذات أداء وكفاءة محسّنين.
• في عام 2021، في الولايات المتحدة، استخدم الباحثون في جامعة ميشيغان نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين عملية صنع بطاريات أيونات الليثيوم، 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 الحكومة الأمريكية 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، تضافرت جهود Mitsui Chemicals وIBM 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، تهدف هذه الشراكة إلى زيادة المبيعات والحصة السوقية لمنتجات Mitsui Chemicals.
• في مايو 2023، أعلنت شركة Recursion، وهي شركة رائدة في مجال TechBio في المرحلة السريرية التي تستخدم علم الأحياء لتصنيع تطوير الأدوية، عن الاستحواذ على شركتين في مجال اكتشاف الأدوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي: Valence وCyclica.

الخاتمة

يمتلك الذكاء الاصطناعي التوليدي القدرة على إحداث ثورة في السوق الكيميائية عن طريق تسريع اكتشاف وتحسين المواد، وتحسين كفاءة العمليات، وتقليل التكاليف، وزيادة الإنتاجية، وتحسين الاستدامة، وتعزيز السلامة. يمكن أن يؤدي استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي لتصميم مواد جديدة ذات خصائص 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.