Generative KI im Chemiemarkt sieht bis 2030 ein Wachstum von 28,3 % voraus, so die Prognosen von Univdatos Market Insights

Wichtige Highlights des Berichts:

• Generative KI-Modelle können verwendet werden, um chemische Prozesse zu optimieren, z. B. Reaktionsoptimierung und Prozessdesign, indem sie die Leistung neuer Designs vorhersagen und Bereiche für Verbesserungen identifizieren.
• Durch die Automatisierung des Prozesses der Materialentdeckung und die Optimierung der Eigenschaften von Materialien durch Simulation können generative KI-Modelle den Zeit- und Ressourcenaufwand für die chemische Synthese und Produktion reduzieren.
• Generative KI-Modelle können verwendet werden, um die Entwicklung neuer Medikamente und Materialien zu beschleunigen, sodass Unternehmen Produkte schneller und effizienter auf den Markt bringen können.
• Generative KI-Modelle können verwendet werden, um neue Materialien mit verbesserten mechanischen Eigenschaften und Gasbarriereeigenschaften zu entwickeln, wodurch die benötigte Materialmenge reduziert und die Recyclingfähigkeit von Produkten verbessert werden kann.
• Generative KI-Modelle können verwendet werden, um die Sicherheit und Toxizität neuer Materialien vorherzusagen, sodass Unternehmen sicherere und umweltfreundlichere Produkte entwickeln können.

Laut einem neuen Bericht von Univdatos Market Insights wurde der Markt für generative KI in der Chemie im Jahr 2022 auf 1,2 Milliarden geschätzt und wird im prognostizierten Zeitraum (2023-2030) aufgrund der technologischen Fortschritte voraussichtlich mit einer konstanten Rate von rund 28,3 % wachsen. Generative KI in der chemischen Industrie bezieht sich auf die Verwendung von KI-Modellen, die neue chemische Verbindungen generieren oder deren Eigenschaften vorhersagen können. Diese Modelle werden auf großen Datensätzen bekannter chemischer Verbindungen und deren Eigenschaften trainiert, sodass sie Vorhersagen über neue Verbindungen treffen und potenzielle Anwendungen für diese vorschlagen können. Die wachsende Nachfrage nach optimierten chemischen Prozessen und die Reduzierung von Abfall treiben den Markt an.

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Die chemische Industrie ist ständig auf der Suche nach neuen und innovativen Verbindungen, um neue Produkte zu entwickeln und bestehende zu verbessern. Generative KI kann diesen Prozess beschleunigen, indem sie potenzielle Kandidaten für weitere Studien identifiziert und neue Anwendungen vorschlägt. Darüber hinaus können generative KI-Modelle auf großen Datensätzen bekannter chemischer Verbindungen und deren Eigenschaften trainiert werden, sodass sie Vorhersagen über neue Verbindungen treffen und potenzielle Anwendungen für diese vorschlagen können. Daher beschleunigt der Bedarf an prädiktiver Modellierung das Wachstum des Marktes.

Einige der jüngsten Entwicklungen sind:

• Im Jahr 2021 verwendeten Forscher am Tokyo Institute of Technology in Japan generative KI-Modelle, um neue Materialien für den Einsatz in Lithium-Ionen-Batterien zu entwerfen, was zu Materialien mit verbesserter Leistung und Effizienz führte.
• Im Jahr 2021 verwendeten Forscher an der University of Michigan in den Vereinigten Staaten generative KI-Modelle, um den Herstellungsprozess von Lithium-Ionen-Batterien zu optimieren, was zu einem effizienteren und kostengünstigeren Prozess führte.
• Im Jahr 2022 kündigte die deutsche Regierung im Rahmen ihrer KI-Strategie eine Investition von 1 Milliarde Euro in KI-Forschung und -Entwicklung an. Die Investition zielt darauf ab, die Entwicklung von KI-Technologien in Bereichen wie Gesundheitswesen, Transport und Fertigung zu unterstützen.
• Im Jahr 2022 kündigte die US-Regierung im Rahmen ihrer KI-Initiative eine Investition von 2 Milliarden US-Dollar in KI-Forschung und -Entwicklung an. Die Investition zielt darauf ab, die Entwicklung von KI-Technologien in Bereichen wie Gesundheitswesen, Transport und nationale Sicherheit zu unterstützen.
• Im April 2023 haben sich Mitsui Chemicals und IBM Japan zusammengetan, um IBM Watson Discovery mit der generativen KI, dem sogenannten Generative Pre-trained Transformer (GPT), zu integrieren, um die Entdeckung neuer Anwendungen zu beschleunigen und zu verbessern. Durch den Einsatz der digitalen Transformation (DX) zur Verbesserung der Geschäftsabläufe zielt diese Zusammenarbeit darauf ab, den Umsatz und den Marktanteil der Produkte von Mitsui Chemicals zu steigern.
• Im Mai 2023 gab Recursion, ein führendes TechBio-Unternehmen im klinischen Stadium, das die Biologie zur Industrialisierung der Arzneimittelentwicklung nutzt, die Übernahme von zwei Unternehmen im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelentdeckung bekannt: Valence und Cyclica.

Schlussfolgerung

Generative KI hat das Potenzial, den Chemie Markt zu revolutionieren, indem sie die Entdeckung und Optimierung von Materialien beschleunigt, die Prozesseffizienz verbessert, Kosten senkt, die Produktivität steigert, die Nachhaltigkeit verbessert und die Sicherheit erhöht. Der Einsatz von generativen KI-Modellen zum Entwurf neuer Materialien mit verbesserten Eigenschaften wie Energiedichte und mechanischen Eigenschaften kann zur Entwicklung effizienterer und nachhaltigerer chemischer Produkte führen. Darüber hinaus können generative KI-Modelle verwendet werden, um chemische Prozesse zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Recyclingfähigkeit von Produkten zu verbessern.