Si prevede che l'IA generativa nel mercato chimico registrerà una crescita del 28,3% entro il 2030, secondo le proiezioni di Univdatos Market Insights

Punti chiave del rapporto:

• I modelli di AI 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 AI generativa possono ridurre i tempi e le risorse necessarie per la sintesi e la produzione chimica.
• I modelli di AI generativa possono essere utilizzati per accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci e materiali, consentendo alle aziende di immettere i prodotti sul mercato in modo più rapido ed efficiente.
• I modelli di AI generativa possono essere utilizzati per sviluppare nuovi materiali con proprietà meccaniche e di barriera ai gas migliorate, il che può ridurre la quantità di materiale necessaria e migliorare la riciclabilità dei prodotti.
• I modelli di AI generativa possono essere utilizzati per prevedere la sicurezza e la tossicità di nuovi materiali, consentendo alle aziende di sviluppare prodotti più sicuri ed ecologici.

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

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

Alcuni dei recenti sviluppi sono:

• Nel 2021, in Giappone, i ricercatori del Tokyo Institute of Technology hanno utilizzato modelli di AI 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 AI generativa per ottimizzare il processo di fabbricazione delle batterie agli ioni di litio, ottenendo un processo più efficiente ed economico.
• Nel 2022, il governo tedesco ha annunciato un investimento di 1 miliardo di euro nella ricerca e sviluppo dell'AI, nell'ambito della sua strategia sull'AI. L'investimento è finalizzato a sostenere lo sviluppo di tecnologie di AI in settori quali l'assistenza sanitaria, i trasporti e la produzione.
• Nel 2022, il governo degli Stati Uniti ha annunciato un investimento di 2 miliardi di dollari nella ricerca e sviluppo dell'AI, nell'ambito della sua iniziativa sull'AI. L'investimento è finalizzato a sostenere lo sviluppo di tecnologie di AI in settori quali l'assistenza sanitaria, 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'AI 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, una delle principali aziende TechBio in 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'AI: Valence e Cyclica.

Conclusione

L'AI 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 AI 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 AI generativa possono essere utilizzati per ottimizzare i processi chimici, ridurre gli sprechi e migliorare la riciclabilità dei prodotti.