Generative AI in Chemical Market: Current Analysis and Forecast (2023-2030)

$3999 - $6999

Έμφαση στην Τεχνολογία (μηχανική μάθηση, ενισχυτική μάθηση, βαθιά μάθηση, μοριακή σύνδεση και άλλα). Εφαρμογές (ανακάλυψη νέων υλικών, βελτιστοποίηση παραγωγής, βελτιστοποίηση τιμολόγησης και άλλα). και Περιφέρεια/Χώρα

Σελίδες:

154

Τραπέζι:

44

Φιγούρα:

104

Αναγνωριστικό αναφοράς:

UMTI212276

Γεωγραφία:

Καθαρισμός
  Πάρτε ένα δείγμα
Κωδικός προϊόντος: UMTI212276 Κατηγορίες: , , Ετικέτες: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
Περιγραφή αναφοράς
Πίνακας Περιεχομένων
Μεθοδολογία Έρευνας

Περιγραφή αναφοράς

Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη στην αγορά χημικών προϊόντων
Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη στην αγορά χημικών προϊόντων

Το Generative AI στη Χημική Αγορά αποτιμήθηκε σε 1.2 δισεκατομμύρια το 2022 και αναμένεται να αυξηθεί με σταθερό ρυθμό περίπου 28.3% την προβλεπόμενη περίοδο (2023-2030) λόγω των εξελίξεων στην τεχνολογία. Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη στη χημική βιομηχανία αναφέρεται στη χρήση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να δημιουργήσουν νέες χημικές ενώσεις ή να προβλέψουν τις ιδιότητές τους. Αυτά τα μοντέλα εκπαιδεύονται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων γνωστών χημικών ενώσεων και των ιδιοτήτων τους, επιτρέποντάς τους να κάνουν προβλέψεις για νέες ενώσεις και να προτείνουν πιθανές εφαρμογές για αυτές. Η αυξανόμενη ζήτηση για βελτιστοποιημένες χημικές διεργασίες και μείωση των απορριμμάτων τροφοδοτεί την αγορά. Η χημική βιομηχανία αναζητά συνεχώς νέες και καινοτόμες ενώσεις για την ανάπτυξη νέων προϊόντων και τη βελτίωση των υπαρχόντων. Το Generative AI μπορεί να βοηθήσει στην επιτάχυνση αυτής της διαδικασίας εντοπίζοντας πιθανούς υποψηφίους για περαιτέρω μελέτη και προτείνοντας νέες εφαρμογές. Επιπλέον, τα παραγωγικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εκπαιδευτούν σε μεγάλα σύνολα δεδομένων γνωστών χημικών ενώσεων και των ιδιοτήτων τους, επιτρέποντάς τους να κάνουν προβλέψεις για νέες ενώσεις και να προτείνουν πιθανές εφαρμογές για αυτές. Επομένως, η ανάγκη για προγνωστικά μοντέλα επιταχύνει την ανάπτυξη της αγοράς.

Μερικοί από τους σημαντικότερους παίκτες που δραστηριοποιούνται στην αγορά περιλαμβάνουν την IBM Corporation. Google; Mitsui Chemicals; Accenture; Azelis Group NV; Tricon Energy Inc.; Biesterfeld AG; Omya AG; HELM AG; Sinochem Corporation.

Πληροφορίες που παρουσιάζονται στην Έκθεση

«Μεταξύ τεχνολογίας, κατηγορία βαθιάς μάθησης για σημαντική ανάπτυξη της αγοράς κατά την περίοδο πρόβλεψης».

Με βάση την τεχνολογία, η αγορά χωρίζεται σε μηχανική μάθηση, ενισχυτική μάθηση, βαθιά μάθηση, μοριακή σύνδεση και άλλα. Μεταξύ αυτών, το τμήμα βαθιάς μάθησης αναμένεται να κατακτήσει σημαντικό μερίδιο αγοράς κατά την περίοδο πρόβλεψης λόγω της ικανότητάς του να χειρίζεται πολύπλοκα και υψηλών διαστάσεων δεδομένα, όπως οι χημικές ενώσεις και οι ιδιότητές τους. Οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης, όπως τα νευρωνικά δίκτυα, μαθαίνουν να αναπαριστούν και να επεξεργάζονται σύνθετα δεδομένα με ιεραρχικό τρόπο, που τους επιτρέπει να κάνουν ακριβείς προβλέψεις και να εντοπίζουν μοτίβα που μπορεί να μην είναι εμφανή σε άλλους τύπους μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.

«Η Βόρεια Αμερική να κατέχει σημαντικό μερίδιο στην αγορά».

Η Βόρεια Αμερική αναμένεται να κατέχει μεγάλο μερίδιο της αγοράς. Η Βόρεια Αμερική φιλοξενεί μεγάλο αριθμό χημικών εταιρειών, συμπεριλαμβανομένων μερικών από τις μεγαλύτερες και πιο καινοτόμες στον κόσμο. Αυτές οι εταιρείες επενδύουν πολλά στην έρευνα και την ανάπτυξη και διερευνούν ενεργά τη χρήση γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στις δραστηριότητές τους. Επιπλέον, η Βόρεια Αμερική διαθέτει ένα καλά εδραιωμένο οικοσύστημα για έρευνα και ανάπτυξη, με μεγάλο αριθμό πανεπιστημίων και ερευνητικών ιδρυμάτων που βρίσκονται στην πρώτη γραμμή της καινοτομίας. Αυτό έχει δημιουργήσει ένα περιβάλλον που ευνοεί την ανάπτυξη και την υιοθέτηση νέων τεχνολογιών, συμπεριλαμβανομένης της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Για παράδειγμα, το 2021, ερευνητές στο Ινστιτούτο Τεχνολογίας της Μασαχουσέτης (MIT) άρχισαν να χρησιμοποιούν παραγωγικά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για να σχεδιάσουν νέους καταλύτες για χημικές αντιδράσεις, που θα μπορούσαν να βελτιώσουν την απόδοση και να μειώσουν το κόστος.

Κάλυψη Αναφορών Παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης στη Χημική Αγορά

Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη στην αγορά χημικών προϊόντων
Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη στην αγορά χημικών προϊόντων

Λόγοι για να αγοράσετε αυτήν την αναφορά:

  • Η μελέτη περιλαμβάνει ανάλυση μεγέθους αγοράς και πρόβλεψης επικυρωμένη από πιστοποιημένους βασικούς εμπειρογνώμονες του κλάδου.
  • Η έκθεση παρουσιάζει μια γρήγορη ανασκόπηση της συνολικής απόδοσης του κλάδου με μια ματιά.
  • Η έκθεση καλύπτει μια εις βάθος ανάλυση σημαντικών ομοτίμων του κλάδου με κύρια εστίαση στα βασικά οικονομικά στοιχεία των επιχειρήσεων, το χαρτοφυλάκιο προϊόντων, τις στρατηγικές επέκτασης και τις πρόσφατες εξελίξεις.
  • Λεπτομερής εξέταση των οδηγών, των περιορισμών, των βασικών τάσεων και των ευκαιριών που επικρατούν στον κλάδο.
  • Η μελέτη καλύπτει συνολικά την αγορά σε διαφορετικά τμήματα.
  • Βαθιά κατάδυση ανάλυση του κλάδου σε περιφερειακό επίπεδο.


Επιλογές προσαρμογής:

Η παγκόσμια Generative AI στην αγορά των χημικών μπορεί περαιτέρω να προσαρμοστεί σύμφωνα με την απαίτηση ή οποιοδήποτε άλλο τμήμα της αγοράς. Εκτός από αυτό, η UMI κατανοεί ότι μπορεί να έχετε τις δικές σας επιχειρηματικές ανάγκες, επομένως μη διστάσετε να συνδεθείτε μαζί μας για να λάβετε μια αναφορά που ταιριάζει απόλυτα στις απαιτήσεις σας.

Μπορείτε επίσης να αγοράσετε μέρη αυτής της αναφοράς. Θέλετε να ελέγξετε μια ενότητα σοφά
λίστα τιμών?

1.1.Ορισμοί της αγοράς
1.2.Κύριος στόχος
1.3.Οι ενδιαφερόμενοι
1.4.Περιορισμός
2.1.Ερευνητική Διαδικασία της Παραγωγικής ΤΝ στη Χημική Αγορά
2.2.Μεθοδολογία Έρευνας της Παραγωγικής ΤΝ στη Χημική Αγορά
2.3.Προφίλ ερωτώμενου 

 

3. ΣΥΝΟΨΗ ΑΓΟΡΑΣ
4ΠΕΡΙΛΗΨΗ ΤΩΝ ΚΥΡΙΟΤΕΡΩΝ ΣΗΜΕΙΩΝ
5ΕΠΙΠΤΩΣΗ ΤΟΥ COVID-19 ΣΤΗ ΓΕΝΝΗΤΙΚΗ AI ΣΤΗΝ ΑΓΟΡΑ ΧΗΜΙΚΩΝ

 

6GENERATIVE AI IN CHEMICAL MARKET REVENUE (USD BN), 2020-2030F

 

7.1.Μηχανική μάθηση
7.2.Μάθηση Ενίσχυσης
7.3.Βαθιά μάθηση
7.4.Molecular Docking
7.5.Άλλα

 

8.1.Ανακάλυψη νέων υλικών
8.2.Βελτιστοποίηση παραγωγής
8.3.Βελτιστοποίηση Τιμολόγησης
8.4.Άλλα

 

9.1.Βόρεια Αμερική 
 9.1.1. ΗΠΑ 
 9.1.2. Canada 
 9.1.3. Υπόλοιπο της Βόρειας Αμερικής
9.2.Ευρώπη  
 9.2.1. Germany 
 9.2.2. Ηνωμένο Βασίλειο 
 9.2.3. Γαλλία 
 9.2.4. Ιταλία 
 9.2.5. Ισπανία 
 9.2.6.Η υπόλοιπη Ευρώπη
9.3.Ασίας-Ειρηνικού 
 9.3.1. Κίνα 
 9.3.2. Ιαπωνία 
 9.3.3. India 
 9.3.4. Υπόλοιπο της Ασίας-Ειρηνικού
9.4.Rest of the World 

 

10.1.Οδηγούς αγοράς
10.2.Προκλήσεις της αγοράς
10.3.Ανάλυση επιπτώσεων

 

11ΓΕΝΝΗΤΙΚΗ ΑΙ ΣΤΙΣ ΕΥΚΑΙΡΙΕΣ ΑΓΟΡΑΣ ΧΗΜΙΚΩΝ

 

12ΓΕΝΝΗΤΙΚΗ ΑΙ ΣΤΙΣ ΤΑΣΕΙΣ ΤΗΣ ΑΓΟΡΑΣ ΧΗΜΙΚΩΝ

 

13.1.Ανάλυση από την πλευρά της ζήτησης
13.2.Ανάλυση από την πλευρά της προσφοράς

 

14ΑΝΑΛΥΣΗ ΑΛΥΣΙΔΑΣ ΑΞΙΑΣ

 

15ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΙΜΗΣ

 

16ΣΤΡΑΤΗΓΙΚΕΣ ΕΝΝΟΗΣΕΙΣ

 

17.1.Ανταγωνιστικό τοπίο
 17.1.1.Porters Five Forces Analysis

 

18.1.IBM Corporation
18.2.Google 
18.3.Mitsui Chemicals
18.4.Accenture
18.5.Azelis Group NV
18.6.Tricon Energy Inc.
18.7.Biesterfeld AG
18.8.Omya AG 
18.9.HELM AG 
18.10.Sinochem Corporation

 

19ΑΠΟΠΟΙΗΣΗ

 

Μεθοδολογία Έρευνας

Μεθοδολογία Έρευνας για την Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη στην Ανάλυση Χημικής Αγοράς (2023-2030)

Η ανάλυση της ιστορικής αγοράς, η εκτίμηση της τρέχουσας αγοράς και η πρόβλεψη της μελλοντικής αγοράς της παγκόσμιας αγοράς Generative AI στη Χημική ήταν τα τρία σημαντικά βήματα που έγιναν για τη δημιουργία και ανάλυση της υιοθέτησης της Generative AI in Chemical σε μεγάλες περιοχές παγκοσμίως. Διεξήχθη εξαντλητική δευτερογενής έρευνα για τη συλλογή των ιστορικών αριθμών της αγοράς και την εκτίμηση του τρέχοντος μεγέθους της αγοράς. Δεύτερον, για την επικύρωση αυτών των πληροφοριών, ελήφθησαν υπόψη πολυάριθμα ευρήματα και υποθέσεις. Επιπλέον, πραγματοποιήθηκαν επίσης εξαντλητικές πρωτογενείς συνεντεύξεις, με ειδικούς του κλάδου σε όλη την αλυσίδα αξίας της παγκόσμιας Generative AI στη Χημική αγορά. Μετά την παραδοχή και την επικύρωση των αριθμών της αγοράς μέσω πρωτογενών συνεντεύξεων, χρησιμοποιήσαμε μια προσέγγιση από πάνω προς τα κάτω/από κάτω προς τα πάνω για την πρόβλεψη του πλήρους μεγέθους της αγοράς. Στη συνέχεια, υιοθετήθηκαν μέθοδοι ανάλυσης της αγοράς και τριγωνοποίησης δεδομένων για την εκτίμηση και ανάλυση του μεγέθους της αγοράς των τμημάτων και των υποτμημάτων του κλάδου που αφορούν. Αναλυτική μεθοδολογία εξηγείται παρακάτω:

Ανάλυση ιστορικού μεγέθους αγοράς

Βήμα 1: Σε βάθος μελέτη δευτερογενών πηγών:

Διεξήχθη λεπτομερής δευτερογενής μελέτη για να ληφθεί το ιστορικό μέγεθος της αγοράς του Generative AI στη Χημική αγορά μέσω εταιρικών εσωτερικών πηγών όπως ετήσιες εκθέσεις και οικονομικές καταστάσεις, παρουσιάσεις απόδοσης, δελτία τύπου κ.λπ., και εξωτερικές πηγές συμπεριλαμβανομένων περιοδικά, ειδήσεις και άρθρα, κρατικές δημοσιεύσεις, δημοσιεύσεις ανταγωνιστών, εκθέσεις τομέα, βάσεις δεδομένων τρίτων και άλλες αξιόπιστες δημοσιεύσεις.

Βήμα 2: Τμηματοποίηση αγοράς:

Αφού λάβαμε το ιστορικό μέγεθος της αγοράς του Generative AI στην αγορά των χημικών προϊόντων, πραγματοποιήσαμε μια λεπτομερή δευτερεύουσα ανάλυση για να συγκεντρώσουμε ιστορικές πληροφορίες αγοράς και να μοιραστούμε για διαφορετικά τμήματα και υπο-τμήματα για μεγάλες περιοχές. Τα κύρια τμήματα περιλαμβάνονται στην αναφορά ως τεχνολογία και εφαρμογές. Πραγματοποιήθηκαν περαιτέρω αναλύσεις σε επίπεδο χώρας για την αξιολόγηση της συνολικής υιοθέτησης μοντέλων δοκιμών σε αυτήν την περιοχή.

Βήμα 3: Ανάλυση παραγόντων:

Μετά την απόκτηση του ιστορικού μεγέθους της αγοράς διαφορετικών τμημάτων και υποτμημάτων, πραγματοποιήσαμε λεπτομερή ανάλυση παραγοντική ανάλυση για την εκτίμηση του τρέχοντος μεγέθους της αγοράς του Generative AI στην αγορά χημικών προϊόντων. Περαιτέρω, πραγματοποιήσαμε ανάλυση παραγόντων χρησιμοποιώντας εξαρτημένες και ανεξάρτητες μεταβλητές όπως διάφορες τεχνολογίες και εφαρμογές του Aircraft Actuator. Διεξήχθη διεξοδική ανάλυση για σενάρια από την πλευρά της ζήτησης και της προσφοράς, λαμβάνοντας υπόψη κορυφαίες συνεργασίες, συγχωνεύσεις και εξαγορές, επέκταση επιχειρήσεων και λανσαρίσματα προϊόντων στον τομέα της αγοράς Generative AI στη Χημική σε όλο τον κόσμο.

Τρέχουσα εκτίμηση μεγέθους αγοράς και πρόβλεψη

Τρέχον μέγεθος αγοράς: Με βάση τις χρήσιμες πληροφορίες από τα παραπάνω 3 βήματα, καταλήξαμε στο τρέχον μέγεθος της αγοράς, τους βασικούς παίκτες στην παγκόσμια αγορά Generative AI στη Χημική και τα μερίδια αγοράς των τμημάτων. Όλα τα απαιτούμενα ποσοστιαία μερίδια χωρίστηκαν και οι αναλύσεις της αγοράς προσδιορίστηκαν χρησιμοποιώντας την προαναφερθείσα δευτερεύουσα προσέγγιση και επαληθεύτηκαν μέσω πρωτογενών συνεντεύξεων.

Εκτίμηση & Πρόβλεψη: Για την εκτίμηση και την πρόβλεψη της αγοράς, στάθμιση δόθηκε σε διαφορετικούς παράγοντες, συμπεριλαμβανομένων των οδηγών και των τάσεων, των περιορισμών και των ευκαιριών που είναι διαθέσιμες για τα ενδιαφερόμενα μέρη. Μετά την ανάλυση αυτών των παραγόντων, εφαρμόστηκαν σχετικές τεχνικές πρόβλεψης, π.χ., η προσέγγιση από πάνω προς τα κάτω/από τη βάση προς τα πάνω για να καταλήξουμε στην πρόβλεψη της αγοράς για το 2030 για διαφορετικά τμήματα και επιμέρους τομείς στις μεγάλες αγορές παγκοσμίως. Η ερευνητική μεθοδολογία που υιοθετήθηκε για την εκτίμηση του μεγέθους της αγοράς περιλαμβάνει:

  • Το μέγεθος της αγοράς του κλάδου, όσον αφορά τα έσοδα (USD) και το ποσοστό υιοθέτησης του Generative AI στην αγορά χημικών προϊόντων στις μεγάλες αγορές του εσωτερικού
  • Όλα τα ποσοστιαία μερίδια, διασπάσεις και αναλύσεις τμημάτων και υποτμημάτων της αγοράς
  • Βασικοί παίκτες στην παγκόσμια αγορά Generative AI in Chemical όσον αφορά τα προσφερόμενα προϊόντα. Επίσης, οι στρατηγικές ανάπτυξης που υιοθετήθηκαν από αυτούς τους παίκτες για να ανταγωνιστούν στην ταχέως αναπτυσσόμενη αγορά


Μέγεθος αγοράς και επικύρωση μεριδίου

Πρωτογενής Έρευνα: Διεξήχθησαν σε βάθος συνεντεύξεις με τους βασικούς ηγέτες γνώμης (KOL) συμπεριλαμβανομένων των ανώτατων στελεχών (CXO/VPs, Sales Head, Marketing Head, Operational Head, Regional Head, Country Head, κ.λπ.) σε μεγάλες περιοχές. Στη συνέχεια συνοψίστηκαν τα ευρήματα της πρωτογενούς έρευνας και πραγματοποιήθηκε στατιστική ανάλυση για να αποδειχθεί η δηλωθείσα υπόθεση. Οι εισροές από την πρωτογενή έρευνα ενοποιήθηκαν με δευτερεύοντα ευρήματα, μετατρέποντας έτσι τις πληροφορίες σε πρακτικές ιδέες.

Διαίρεση Πρωτοβάθμιων Συμμετεχόντων σε Διαφορετικές Περιφέρειες

Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη στην αγορά χημικών προϊόντων
Παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη στην αγορά χημικών προϊόντων

Μηχανική Αγοράς

Η τεχνική τριγωνοποίησης δεδομένων χρησιμοποιήθηκε για την ολοκλήρωση της συνολικής εκτίμησης της αγοράς και για την επίτευξη ακριβών στατιστικών αριθμών για κάθε τμήμα και υπο-τμήμα της παγκόσμιας Generative AI στη Χημική αγορά. Τα δεδομένα χωρίστηκαν σε διάφορα τμήματα και υπο-τμήματα μετά τη μελέτη διαφόρων παραμέτρων και τάσεων στους τομείς της τεχνολογίας και των εφαρμογών στην παγκόσμια αγορά Generative AI στη Χημική.

Ο κύριος στόχος της Παγκόσμιας Μελέτης Παραγωγικής ΤΝ στη Χημική Αγορά

Οι τρέχουσες και μελλοντικές τάσεις της αγοράς της παγκόσμιας Generative AI στη Χημική αγορά επισημάνθηκαν στη μελέτη. Οι επενδυτές μπορούν να αποκτήσουν στρατηγικές γνώσεις για να βασίσουν τη διακριτική τους ευχέρεια για επενδύσεις στην ποιοτική και ποσοτική ανάλυση που διενεργείται στη μελέτη. Οι τρέχουσες και οι μελλοντικές τάσεις της αγοράς καθόρισαν τη συνολική ελκυστικότητα της αγοράς σε περιφερειακό επίπεδο, παρέχοντας μια πλατφόρμα στον βιομηχανικό συμμετέχοντα να εκμεταλλευτεί την αναξιοποίητη αγορά για να επωφεληθεί από ένα πλεονέκτημα πρώτης κίνησης. Άλλοι ποσοτικοί στόχοι των μελετών περιλαμβάνουν:

  • Αναλύστε το τρέχον και το προβλεπόμενο μέγεθος αγοράς του Generative AI στην αγορά Χημικών σε όρους αξίας (USD). Επίσης, αναλύστε το τρέχον και το προβλεπόμενο μέγεθος της αγοράς διαφορετικών τμημάτων και υποτμημάτων
  • Τα τμήματα της μελέτης περιλαμβάνουν τομείς τεχνολογίας και εφαρμογών.
  • Καθορισμός και ανάλυση του ρυθμιστικού πλαισίου για το Generative AI στη Χημική βιομηχανία.
  • Αναλύστε την αλυσίδα αξίας που εμπλέκεται με την παρουσία διαφόρων διαμεσολαβητών, παράλληλα με την ανάλυση της συμπεριφοράς πελατών και ανταγωνιστών του κλάδου.
  • Αναλύστε το τρέχον και το προβλεπόμενο μέγεθος της αγοράς του Generative AI στην αγορά Χημικών για τη μεγάλη περιοχή.
  • Οι κύριες χώρες των περιοχών που μελετήθηκαν στην έκθεση περιλαμβάνουν την Ασία-Ειρηνικό, την Ευρώπη, τη Βόρεια Αμερική και τον υπόλοιπο κόσμο.
  • Τα εταιρικά προφίλ της Generative AI στη Χημική αγορά και οι στρατηγικές ανάπτυξης που υιοθετήθηκαν από τους παράγοντες της αγοράς για να διατηρηθούν στην ταχέως αναπτυσσόμενη αγορά.
  • Βαθιά κατάδυση ανάλυση σε περιφερειακό επίπεδο του κλάδου

Μπορείτε επίσης να αγοράσετε μέρη αυτής της αναφοράς. Θέλετε να ελέγξετε μια ενότητα σοφά
λίστα τιμών?