Der Markt für generative KI in der Chemie wird bis 2030 voraussichtlich um 28,3 % wachsen, prognostiziert Univdatos Market Insights

Wesentliche Höhepunkte des Berichts:

• Generative KI-Modelle können zur Optimierung chemischer Prozesse eingesetzt werden, wie z. B. Reaktionsoptimierung und Prozessdesign, indem sie die Leistung neuer Designs vorhersagen und Bereiche zur Verbesserung 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 der Produkte 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, TheMarkt für generative KI in der Chemiewurde im Jahr 2022 auf 1,2 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird in der prognostizierten Periode (2023-2030) aufgrund der Fortschritte in der Technologie voraussichtlich mit einer stabilen Rate von etwa 28,3 % wachsen.Generative KI in der chemischen Industrie bezieht sich auf die Verwendung von KI-Modellen, die neue chemische Verbindungen generieren oder ihre Eigenschaften vorhersagen können. Diese Modelle werden auf großen Datensätzen bekannter chemischer Verbindungen und ihrer Eigenschaften trainiert, sodass sie Vorhersagen über neue Verbindungen treffen und potenzielle Anwendungen für sie vorschlagen können. Die wachsende Nachfrage nach optimierten chemischen Prozessen und der Reduzierung von Abfällen kurbelt den Markt an.

Hier können Sie ein Muster-PDF abrufen -https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=47876

Die chemische Industrie sucht ständig 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 ihrer Eigenschaften trainiert werden, sodass sie Vorhersagen über neue Verbindungen treffen und potenzielle Anwendungen für sie 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 entwerfen, 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 Verfahren führte.
• Im Jahr 2022 kündigte die deutsche Regierung im Rahmen ihrer KI-Strategie eine Investition von 1 Milliarde Euro in Forschung und Entwicklung im Bereich KI an. Die Investition zielt darauf ab, die Entwicklung von KI-Technologien in Bereichen wie Gesundheitswesen, Verkehr und Fertigung zu unterstützen.
• Im Jahr 2022 kündigte die US-Regierung im Rahmen ihrer KI-Initiative eine Investition von 2 Milliarden US-Dollar in Forschung und Entwicklung im Bereich KI an. Die Investition zielt darauf ab, die Entwicklung von KI-Technologien in Bereichen wie Gesundheitswesen, Verkehr und nationale Sicherheit zu unterstützen.
• Im April 2023 schlossen sich Mitsui Chemicals und IBM Japan zusammen, um IBM Watson Discovery mit der generativen KI namens 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 Geschäftstätigkeit zielt diese Zusammenarbeit darauf ab, den Umsatz und den Marktanteil für die Produkte von Mitsui Chemicals zu steigern.
• Im Mai 2023 gab Recursion, ein führendes TechBio-Unternehmen in der klinischen Phase, das Biologie zur Industrialisierung der Arzneimittelentwicklung einsetzt, die Übernahme von zwei Unternehmen im Bereich der KI-gestützten Arzneimittelentwicklung bekannt: Valence und Cyclica.

Fazit

Generative KI hat das Potenzial, den Chemikaliemarkt 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 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 eingesetzt werden, um chemische Prozesse zu optimieren, Abfälle zu reduzieren und die Recyclingfähigkeit von Produkten zu verbessern.