Il mercato dell'intelligenza artificiale generativa nel settore chimico prevede una crescita esponenziale del 28,3% entro il 2030, secondo le proiezioni di Univdatos Market Insights

Punti salienti del rapporto:

• I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere utilizzati per ottimizzare i processi chimici, come l'ottimizzazione delle reazioni e la progettazione dei processi, prevedendo le prestazioni di nuovi progetti e identificando le aree di miglioramento.
• Automatizzando il processo di scoperta dei materiali e ottimizzando le proprietà dei materiali attraverso la simulazione, i modelli di intelligenza artificiale generativa possono ridurre il tempo e le risorse necessarie per la sintesi e la produzione chimica.
• I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere utilizzati per accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci e materiali, consentendo alle aziende di portare i prodotti sul mercato in modo più rapido ed efficiente.
• I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere utilizzati per sviluppare nuovi materiali con proprietà meccaniche e di barriera ai gas migliorate, riducendo la quantità di materiale necessario e migliorando la riciclabilità dei prodotti.
• I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere utilizzati per prevedere la sicurezza e la tossicità di nuovi materiali, consentendo alle aziende di sviluppare prodotti più sicuri e rispettosi dell'ambiente.

Secondo un nuovo rapporto di Univdatos Market Insights, ilMercato dell'intelligenza artificiale generativa nel settore chimicoè stato valutato 1,2 miliardi di dollari nel 2022 e si prevede che crescerà a un ritmo costante di circa il 28,3% nel periodo previsto (2023-2030) grazie ai progressi tecnologici.L'intelligenza artificiale generativa nel settore chimico si riferisce all'uso di modelli di intelligenza artificiale in grado di generare nuovi composti chimici o di prevederne le proprietà. Questi modelli sono addestrati su vasti set di dati di composti chimici noti e delle loro proprietà, consentendo loro di fare previsioni su nuovi composti e di suggerire potenziali applicazioni. La crescente domanda di ottimizzazione dei processi chimici e di riduzione degli sprechi sta alimentando il mercato.

Accedi al PDF di esempio qui -https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=47876

L'industria chimica è costantemente alla ricerca di nuovi e innovativi composti per sviluppare nuovi prodotti e migliorare quelli esistenti. L'intelligenza artificiale generativa può contribuire ad accelerare questo processo identificando potenziali candidati per ulteriori studi e suggerendo nuove applicazioni. Inoltre, i modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere addestrati su vasti set di dati di composti chimici noti e delle loro proprietà, consentendo loro di fare previsioni su nuovi composti e di suggerire potenziali applicazioni. Pertanto, la necessità di modellazione predittiva sta accelerando la crescita del mercato.

Alcuni degli sviluppi recenti sono:

• Nel 2021, in Giappone, i ricercatori del Tokyo Institute of Technology hanno utilizzato modelli di intelligenza artificiale generativa per progettare nuovi materiali da utilizzare nelle batterie agli ioni di litio, ottenendo materiali con prestazioni ed efficienza migliorate.
• Nel 2021, negli Stati Uniti, i ricercatori dell'Università del Michigan hanno utilizzato modelli di intelligenza artificiale generativa per ottimizzare il processo di produzione delle batterie agli ioni di litio, ottenendo un processo più efficiente ed economicamente vantaggioso.
• Nel 2022, il governo tedesco ha annunciato un investimento di 1 miliardo di euro in ricerca e sviluppo sull'intelligenza artificiale, nell'ambito della sua strategia sull'IA. L'investimento mira a sostenere lo sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale in settori quali la sanità, i trasporti e la produzione.
• Nel 2022, il governo statunitense ha annunciato un investimento di 2 miliardi di dollari in ricerca e sviluppo sull'IA, nell'ambito della sua iniziativa sull'IA. L'investimento mira a sostenere lo sviluppo di tecnologie di intelligenza artificiale in settori quali la sanità, i trasporti e la sicurezza nazionale.
• Nell'aprile 2023, Mitsui Chemicals e IBM Japan hanno unito le forze per integrare IBM Watson Discovery con l'intelligenza artificiale generativa nota come Generative Pre-trained Transformer (GPT) per accelerare e migliorare la scoperta di nuove applicazioni. Utilizzando la trasformazione digitale (DX) per migliorare le operazioni aziendali, questa collaborazione mira ad aumentare le vendite e la quota di mercato dei prodotti Mitsui Chemicals.
• Nel maggio 2023, Recursion, un'azienda TechBio leader nella fase clinica che utilizza la biologia per industrializzare lo sviluppo di farmaci, ha annunciato l'acquisizione di due attività nel campo della scoperta di farmaci basata sull'intelligenza artificiale: Valence e Cyclica.

Conclusione

L'intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per rivoluzionare il mercato chimico accelerando la scoperta e l'ottimizzazione dei materiali, migliorando l'efficienza dei processi, riducendo i costi, aumentando la produttività, migliorando la sostenibilità e migliorando la sicurezza. L'uso di modelli di intelligenza artificiale generativa per progettare nuovi materiali con proprietà migliorate, come la densità energetica e le proprietà meccaniche, può portare allo sviluppo di prodotti chimici più efficienti e sostenibili. Inoltre, i modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere utilizzati per ottimizzare i processi chimici, ridurre gli sprechi e migliorare la riciclabilità dei prodotti.