Se prevé que la IA Generativa en el Mercado Químico se dispare con un crecimiento del 28,3% para 2030, según proyecciones de Univdatos Market Insights

Puntos clave del informe:

• Los modelos de IA generativa pueden utilizarse para optimizar los procesos químicos, como la optimización de reacciones y el diseño de procesos, prediciendo el rendimiento de los nuevos diseños e identificando áreas de mejora.
• Al automatizar el proceso de descubrimiento de materiales y optimizar las propiedades de los materiales mediante la simulación, los modelos de IA generativa pueden reducir el tiempo y los recursos necesarios para la síntesis y producción de productos químicos.
• Los modelos de IA generativa pueden utilizarse para acelerar el desarrollo de nuevos fármacos y materiales, lo que permite a las empresas comercializar los productos de forma más rápida y eficiente.
• Los modelos de IA generativa pueden utilizarse para desarrollar nuevos materiales con propiedades mecánicas y de barrera a los gases mejoradas, lo que puede reducir la cantidad de material necesaria y mejorar la reciclabilidad de los productos.
• Los modelos de IA generativa pueden utilizarse para predecir la seguridad y la toxicidad de los nuevos materiales, lo que permite a las empresas desarrollar productos más seguros y respetuosos con el medio ambiente.

Según un nuevo informe de Univdatos Market Insights, el mercado de IA generativa en la industria química se valoró en 1.200 millones de dólares en 2022 y se espera que crezca a un ritmo constante de alrededor del 28,3% en el período previsto (2023-2030) debido a los avances tecnológicos. La IA generativa en la industria química se refiere al uso de modelos de IA que pueden generar nuevos compuestos químicos o predecir sus propiedades. Estos modelos se entrenan con grandes conjuntos de datos de compuestos químicos conocidos y sus propiedades, lo que les permite hacer predicciones sobre nuevos compuestos y sugerir posibles aplicaciones para ellos. La creciente demanda de optimización de los procesos químicos y la reducción de residuos está impulsando el mercado.

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La industria química busca constantemente compuestos nuevos e innovadores para desarrollar nuevos productos y mejorar los existentes. La IA generativa puede ayudar a acelerar este proceso identificando posibles candidatos para su estudio posterior y sugiriendo nuevas aplicaciones. Además, los modelos de IA generativa pueden entrenarse con grandes conjuntos de datos de compuestos químicos conocidos y sus propiedades, lo que les permite hacer predicciones sobre nuevos compuestos y sugerir posibles aplicaciones para ellos. Por lo tanto, la necesidad de modelos predictivos está acelerando el crecimiento del mercado.

Algunos de los acontecimientos recientes son:

• En 2021, en Japón, investigadores del Instituto Tecnológico de Tokio utilizaron modelos de IA generativa para diseñar nuevos materiales para su uso en baterías de iones de litio, lo que dio como resultado materiales con un rendimiento y una eficiencia mejorados.
• En 2021, en Estados Unidos, investigadores de la Universidad de Michigan utilizaron modelos de IA generativa para optimizar el proceso de fabricación de baterías de iones de litio, lo que dio como resultado un proceso más eficiente y rentable.
• En 2022, el gobierno alemán anunció una inversión de 1.000 millones de euros en investigación y desarrollo de IA, como parte de su Estrategia de IA. La inversión tiene como objetivo apoyar el desarrollo de tecnologías de IA en áreas como la sanidad, el transporte y la fabricación.
• En 2022, el gobierno de Estados Unidos anunció una inversión de 2.000 millones de dólares en investigación y desarrollo de IA, como parte de su Iniciativa de IA. La inversión tiene como objetivo apoyar el desarrollo de tecnologías de IA en áreas como la sanidad, el transporte y la seguridad nacional.
• En abril de 2023, Mitsui Chemicals e IBM Japón unieron sus fuerzas para integrar IBM Watson Discovery con la IA generativa conocida como Generative Pre-trained Transformer (GPT) para acelerar y mejorar el descubrimiento de nuevas aplicaciones. Mediante el uso de la transformación digital (DX) para mejorar las operaciones comerciales, esta colaboración tiene como objetivo aumentar las ventas y la cuota de mercado de los productos de Mitsui Chemicals.
• En mayo de 2023, Recursion, una empresa líder de TechBio en la fase clínica que utiliza la biología para industrializar el desarrollo de fármacos, anunció la adquisición de dos empresas en el campo del descubrimiento de fármacos impulsado por la IA: Valence y Cyclica.

Conclusión

La IA generativa tiene el potencial de revolucionar el mercado químico al acelerar el descubrimiento y la optimización de materiales, mejorar la eficiencia de los procesos, reducir los costes, aumentar la productividad, mejorar la sostenibilidad y mejorar la seguridad. El uso de modelos de IA generativa para diseñar nuevos materiales con propiedades mejoradas, como la densidad energética y las propiedades mecánicas, puede conducir al desarrollo de productos químicos más eficientes y sostenibles. Además, los modelos de IA generativa pueden utilizarse para optimizar los procesos químicos, reducir los residuos y mejorar la reciclabilidad de los productos.