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IA generativa nel mercato chimico: Analisi attuale e previsioni (2023-2030)
Enfasi sulla tecnologia (machine learning, reinforcement learning, deep learning, molecular docking e altro); Applicazioni (scoperta di nuovi materiali, ottimizzazione della produzione, ottimizzazione dei prezzi e altro); e Regione/Paese
Il mercato dell'AI generativa nel settore chimico è stato valutato a 1,2 miliardi 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'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 grandi dataset di composti chimici noti e sulle loro proprietà, consentendo loro di fare previsioni su nuovi composti e suggerire potenziali applicazioni per essi. La crescente domanda di processi chimici ottimizzati e la riduzione degli sprechi stanno alimentando il mercato. 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 grandi dataset di composti chimici noti e sulle 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 principali operatori che operano nel mercato includono IBM Corporation; Google; Mitsui Chemicals; Accenture; Azelis Group NV; Tricon Energy Inc.; Biesterfeld AG; Omya AG; HELM AG; Sinochem Corporation.
Approfondimenti presentati nel rapporto
"Tra le tecnologie, la categoria del deep learning assisterà a una crescita significativa del mercato durante il periodo di previsione."
In base alla tecnologia, il mercato è segmentato in machine learning, reinforcement learning, deep learning, molecular docking e altri. Tra questi, si prevede che il segmento del deep learning acquisirà una quota di mercato significativa nel periodo di previsione grazie alla sua capacità di gestire dati complessi e ad alta dimensionalità, come i composti chimici e le loro proprietà. Gli algoritmi di deep learning, come le reti neurali, imparano a rappresentare ed elaborare dati complessi in modo gerarchico, il che consente loro di fare previsioni accurate e identificare modelli che potrebbero non essere evidenti ad altri tipi di modelli di AI.
"Il Nord America deterrà una quota significativa del mercato."
Si prevede che il Nord America deterrà una quota elevata del mercato. Il Nord America ospita un gran numero di aziende chimiche, tra cui alcune delle più grandi e innovative del mondo. Queste aziende stanno investendo pesantemente in ricerca e sviluppo e stanno attivamente esplorando l'uso dell'AI generativa nelle loro operazioni. Inoltre, il Nord America ha un ecosistema ben consolidato per la ricerca e lo sviluppo, con un gran numero di università e istituti di ricerca che sono all'avanguardia nell'innovazione. Ciò ha creato un ambiente favorevole allo sviluppo e all'adozione di nuove tecnologie, inclusa l'AI generativa. Ad esempio, nel 2021, i ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno iniziato a utilizzare modelli di AI generativa per progettare nuovi catalizzatori per reazioni chimiche, che potrebbero migliorare l'efficienza e ridurre i costi.
Copertura del rapporto sul mercato dell'AI generativa nel settore chimico
Motivi per acquistare questo rapporto:
- Lo studio include analisi di dimensionamento e previsione del mercato convalidate da esperti chiave autenticati del settore.
- Il rapporto presenta una rapida revisione delle prestazioni complessive del settore a colpo d'occhio.
- Il rapporto copre un'analisi approfondita dei principali concorrenti del settore con un focus primario sulle principali informazioni finanziarie aziendali, sul portafoglio prodotti, sulle strategie di espansione e sugli sviluppi recenti.
- Esame dettagliato di fattori trainanti, vincoli, tendenze chiave e opportunità prevalenti nel settore.
- Lo studio copre in modo completo il mercato in diversi segmenti.
- Analisi approfondita a livello regionale del settore.
Opzioni di personalizzazione:
Il mercato globale dell'AI generativa nel settore chimico può essere ulteriormente personalizzato in base alle esigenze o a qualsiasi altro segmento di mercato. Oltre a questo, UMI comprende che potresti avere le tue esigenze aziendali, quindi sentiti libero di metterti in contatto con noi per ottenere un rapporto che si adatti completamente alle tue esigenze.
Indice
Metodologia di ricerca per l'AI generativa nell'analisi del mercato chimico (2023-2030)
L'analisi del mercato storico, la stima del mercato attuale e la previsione del mercato futuro dell'AI generativa globale nel mercato chimico sono stati i tre passaggi principali intrapresi per creare e analizzare l'adozione dell'AI generativa nella chimica nelle principali regioni a livello globale. È stata condotta un'esaustiva ricerca secondaria per raccogliere i dati storici del mercato e stimare le dimensioni del mercato attuale. In secondo luogo, per convalidare queste intuizioni, sono stati presi in considerazione numerosi risultati e ipotesi. Inoltre, sono state condotte anche esaurienti interviste primarie con esperti del settore in tutta la catena del valore del mercato globale dell'AI generativa nella chimica. Post-assunzione e convalida dei dati di mercato attraverso interviste primarie, abbiamo impiegato un approccio top-down/bottom-up per prevedere le dimensioni complete del mercato. Successivamente, sono stati adottati metodi di suddivisione del mercato e triangolazione dei dati per stimare e analizzare le dimensioni del mercato dei segmenti e dei sottosegmenti del settore di riferimento. La metodologia dettagliata è spiegata di seguito:
Analisi delle dimensioni storiche del mercato
Fase 1: Studio approfondito delle fonti secondarie:
È stato condotto uno studio secondario dettagliato per ottenere le dimensioni storiche del mercato dell'AI generativa nel mercato chimico attraverso fonti interne aziendali come relazioni annuali e bilanci, presentazioni sulle performance, comunicati stampa, ecc., e fonti esterne tra cui riviste, notizie e articoli, pubblicazioni governative, pubblicazioni dei concorrenti, relazioni di settore, database di terze parti e altre pubblicazioni credibili.
Fase 2: Segmentazione del mercato:
Dopo aver ottenuto le dimensioni storiche del mercato dell'AI generativa nel mercato chimico, abbiamo condotto un'analisi secondaria dettagliata per raccogliere approfondimenti storici sul mercato e condividere i diversi segmenti e sottosegmenti per le principali regioni. I principali segmenti inclusi nel rapporto sono tecnologia e applicazioni. Ulteriori analisi a livello di paese sono state condotte per valutare l'adozione complessiva dei modelli di test in quella regione.
Fase 3: Analisi dei fattori:
Dopo aver acquisito le dimensioni storiche del mercato dei diversi segmenti e sottosegmenti, abbiamo condotto un'analisi dei fattori dettagliata per stimare le dimensioni attuali del mercato dell'AI generativa nel mercato chimico. Inoltre, abbiamo condotto un'analisi dei fattori utilizzando variabili dipendenti e indipendenti come varie tecnologie e applicazioni di Aircraft Actuator. È stata condotta un'analisi approfondita degli scenari di domanda e offerta considerando le principali partnership, fusioni e acquisizioni, l'espansione aziendale e i lanci di prodotti nel settore del mercato dell'AI generativa nella chimica in tutto il mondo.
Stima e previsione delle dimensioni attuali del mercato
Dimensionamento del mercato attuale: sulla base di informazioni fruibili derivanti dai 3 passaggi precedenti, siamo giunti alle dimensioni attuali del mercato, ai principali attori del mercato globale dell'AI generativa nel mercato chimico e alle quote di mercato dei segmenti. Tutte le quote percentuali richieste e le suddivisioni del mercato sono state determinate utilizzando l'approccio secondario sopra menzionato e sono state verificate tramite interviste primarie.
Stima e previsione: per la stima e la previsione del mercato, sono stati assegnati pesi a diversi fattori, tra cui driver e tendenze, vincoli e opportunità disponibili per le parti interessate. Dopo aver analizzato questi fattori, sono state applicate tecniche di previsione pertinenti, ovvero l'approccio top-down/bottom-up, per arrivare alla previsione di mercato per il 2030 per diversi segmenti e sottosegmenti nei principali mercati a livello globale. La metodologia di ricerca adottata per stimare le dimensioni del mercato comprende:
- Le dimensioni del mercato del settore, in termini di ricavi (USD) e il tasso di adozione dell'AI generativa nel mercato chimico nei principali mercati a livello nazionale
- Tutte le quote percentuali, le suddivisioni e le ripartizioni dei segmenti e sottosegmenti di mercato
- I principali attori del mercato globale dell'AI generativa nel mercato chimico in termini di prodotti offerti. Inoltre, le strategie di crescita adottate da questi attori per competere nel mercato in rapida crescita
Convalida delle dimensioni e della quota di mercato
Ricerca primaria: sono state condotte interviste approfondite con i Key Opinion Leaders (KOL) tra cui i dirigenti di livello superiore (CXO/VP, responsabile vendite, responsabile marketing, responsabile operativo, responsabile regionale, responsabile nazionale, ecc.) nelle principali regioni. I risultati della ricerca primaria sono stati quindi riassunti ed è stata eseguita un'analisi statistica per dimostrare l'ipotesi dichiarata. Gli input della ricerca primaria sono stati consolidati con i risultati secondari, trasformando così le informazioni in approfondimenti fruibili.
Suddivisione dei partecipanti primari nelle diverse regioni
Ingegneria del mercato
La tecnica di triangolazione dei dati è stata impiegata per completare la stima complessiva del mercato e per ottenere numeri statistici precisi per ciascun segmento e sottosegmento del mercato globale dell'AI generativa nel mercato chimico. I dati sono stati suddivisi in diversi segmenti e sottosegmenti dopo aver studiato vari parametri e tendenze nelle aree della tecnologia e delle applicazioni nel mercato globale dell'AI generativa nel mercato chimico.
L'obiettivo principale dello studio sul mercato globale dell'AI generativa nella chimica
Le tendenze di mercato attuali e future del mercato globale dell'AI generativa nella chimica sono state individuate nello studio. Gli investitori possono ottenere informazioni strategiche per basare la loro discrezione per gli investimenti sull'analisi qualitativa e quantitativa eseguita nello studio. Le tendenze del mercato attuali e future hanno determinato l'attrattiva complessiva del mercato a livello regionale, fornendo una piattaforma per il partecipante industriale per sfruttare il mercato non sfruttato per beneficiare di un vantaggio di first-mover. Altri obiettivi quantitativi degli studi includono:
- Analizzare le dimensioni del mercato attuale e previsto del mercato dell'AI generativa nella chimica in termini di valore (USD). Inoltre, analizzare le dimensioni del mercato attuale e previsto dei diversi segmenti e sottosegmenti
- I segmenti nello studio includono aree di tecnologia e applicazioni.
- Definire e analizzare il quadro normativo per il settore dell'AI generativa nella chimica.
- Analizzare la catena del valore coinvolta con la presenza di vari intermediari, insieme all'analisi dei comportamenti dei clienti e dei concorrenti del settore.
- Analizzare le dimensioni del mercato attuale e previsto del mercato dell'AI generativa nella chimica per la regione principale.
- I principali paesi delle regioni studiati nel rapporto includono Asia Pacifico, Europa, Nord America e il resto del mondo.
- Profili aziendali del mercato dell'AI generativa nella chimica e le strategie di crescita adottate dagli operatori di mercato per sostenersi nel mercato in rapida crescita.
- Analisi approfondita a livello regionale del settore
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