レポートの主なハイライト：
- 生成AIモデルは、新しい設計の性能を予測し、改善の余地を特定することにより、反応最適化やプロセス設計など、化学プロセスを最適化するために使用できます。
- 材料発見のプロセスを自動化し、シミュレーションを通じて材料の特性を最適化することにより、生成AIモデルは、化学合成と生産に必要な時間とリソースを削減できます。
- 生成AIモデルは、新薬と材料の開発を加速させ、企業が製品をより迅速かつ効率的に市場に投入できるようになります。
- 生成AIモデルは、機械的特性とガスバリア特性が改善された新しい材料を開発するために使用でき、必要な材料の量を減らし、製品のリサイクル性を向上させることができます。
- 生成AIモデルは、新しい材料の安全性と毒性を予測するために使用でき、企業がより安全で環境に優しい製品を開発できるようになります。
Univdatos Market Insightsの新しいレポートによると、化学市場における生成AIは2022年に12億ドルと評価され、技術の進歩により、予測期間（2023-2030年）に約28.3％の安定した成長率で成長すると予想されています。化学産業における生成AIとは、新しい化学化合物を生成したり、その特性を予測したりできるAIモデルの使用を指します。これらのモデルは、既知の化学化合物とその特性の大量のデータセットでトレーニングされており、新しい化合物の予測を行い、それらの潜在的な用途を提案することができます。化学プロセスの最適化と廃棄物の削減に対する需要の高まりが、市場を牽引しています。
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化学産業は、新製品を開発し、既存の製品を改善するために、常に新しい革新的な化合物を探しています。生成AIは、さらなる研究の候補を特定し、新しい用途を提案することにより、このプロセスを加速できます。さらに、生成AIモデルは、既知の化学化合物とその特性の大量のデータセットでトレーニングされており、新しい化合物の予測を行い、それらの潜在的な用途を提案することができます。したがって、予測モデリングの必要性が市場の成長を加速させています。
最近の主な進展は次のとおりです：
- 2021年、日本では、東京工業大学の研究者が、生成AIモデルを使用してリチウムイオン電池に使用する新しい材料を設計し、性能と効率が向上した材料を実現しました。
- 2021年、米国では、ミシガン大学の研究者が、生成AIモデルを使用してリチウムイオン電池の製造プロセスを最適化し、より効率的で費用対効果の高いプロセスを実現しました。
- 2022年、ドイツ政府は、AI戦略の一環として、AIの研究開発に10億ユーロの投資を発表しました。この投資は、ヘルスケア、輸送、製造などの分野におけるAI技術の開発を支援することを目的としています。
- 2022年、米国政府は、AIイニシアチブの一環として、AIの研究開発に20億ドルの投資を発表しました。この投資は、ヘルスケア、輸送、国家安全保障などの分野におけるAI技術の開発を支援することを目的としています。
- 2023年4月、三井化学とIBMジャパンは、新しい用途の発見を加速し、改善するために、IBM Watson Discoveryを、生成型事前学習Transformer (GPT) として知られる生成AIと統合するための提携を発表しました。デジタル変革（DX）を活用して事業運営を強化することにより、このコラボレーションは、三井化学の製品の売上高と市場シェアの向上を目指しています。
- 2023年5月、生物学を利用して創薬を工業化する臨床段階のリーディングTechBio企業であるRecursionは、AIを活用した創薬分野の2つの企業であるValenceとCyclicaの買収を発表しました。
結論
生成AIは、材料の発見と最適化を加速し、プロセスの効率を改善し、コストを削減し、生産性を向上させ、持続可能性を向上させ、安全性を高めることにより、化学市場に革命を起こす可能性があります。エネルギー密度や機械的特性など、特性が改善された新しい材料を設計するための生成AIモデルの使用は、より効率的で持続可能な化学製品の開発につながる可能性があります。さらに、生成AIモデルは、化学プロセスを最適化し、廃棄物を削減し、製品のリサイクル性を向上させるために使用できます。
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