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

Wichtigste Ergebnisse des Berichts:

• Generative KI-Modelle können verwendet werden, um chemische Prozesse wie Reaktionsoptimierung und Prozessdesign zu optimieren, indem sie die Leistung neuer Designs vorhersagen und Bereiche für Verbesserungen identifizieren.
• Durch die Automatisierung des Prozesses der Materialentdeckung und die Optimierung der Materialeigenschaften 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 Generative KI im Chemikalienmarkt im Jahr 2022 auf 1,2 Milliarden geschätzt und wird im prognostizierten Zeitraum (2023-2030) aufgrund der technologischen Fortschritte voraussichtlich mit einer stabilen Rate von rund 28,3 % wachsen. Generative KI in der chemischen Industrie bezieht sich auf die Verwendung von KI-Modellen, die neue chemische Verbindungen erzeugen oder deren Eigenschaften vorhersagen können. Diese Modelle werden anhand großer Datensätze bekannter chemischer Verbindungen und ihrer Eigenschaften trainiert, sodass sie Vorhersagen über neue Verbindungen treffen und potenzielle Anwendungen für diese vorschlagen können. Die wachsende Nachfrage nach der Optimierung chemischer Prozesse und der Reduzierung von Abfall treibt 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 anhand großer Datensätze bekannter chemischer Verbindungen und ihrer 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 des Tokyo Institute of Technology in Japan generative KI-Modelle, um neue Materialien für den Einsatz in Lithium-Ionen-Batterien zu entwickeln, was zu Materialien mit verbesserter Leistung und Effizienz führte.
• Im Jahr 2021 verwendeten Forscher der University of Michigan in den Vereinigten Staaten generative KI-Modelle, um den Prozess der Herstellung 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 schlossen sich Mitsui Chemicals und IBM Japan zusammen, 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 nutzt, um die Arzneimittelentwicklung zu industrialisieren, die Übernahme von zwei Unternehmen auf dem Gebiet der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung bekannt: Valence und Cyclica.

Fazit

Generative KI hat das Potenzial, den Chemikalienmarkt 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 generativer KI-Modelle zur Entwicklung neuer Materialien mit verbesserten Eigenschaften, wie z. B. Energiedichte und mechanische 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.