Sztuczna inteligencja generatywna na rynku chemicznym zanotuje gwałtowny wzrost o 28,3% do 2030 roku, prognozuje Univdatos Market Insights

Główne punkty raportu:

• Modele generatywnej AI mogą być wykorzystywane do optymalizacji procesów chemicznych, takich jak optymalizacja reakcji i projektowanie procesów, poprzez przewidywanie wydajności nowych projektów i identyfikację obszarów wymagających poprawy.
• Dzięki automatyzacji procesu odkrywania materiałów i optymalizacji ich właściwości poprzez symulację, modele generatywnej AI mogą skrócić czas i zasoby wymagane do syntezy i produkcji chemicznej.
• Modele generatywnej AI mogą być wykorzystywane do przyspieszenia rozwoju nowych leków i materiałów, umożliwiając firmom szybsze i wydajniejsze wprowadzanie produktów na rynek.
• Modele generatywnej AI mogą być wykorzystywane do opracowywania nowych materiałów o ulepszonych właściwościach mechanicznych i właściwościach barierowych dla gazów, co może zmniejszyć ilość wymaganego materiału i poprawić możliwość recyklingu produktów.
• Modele generatywnej AI mogą być wykorzystywane do przewidywania bezpieczeństwa i toksyczności nowych materiałów, umożliwiając firmom opracowywanie bezpieczniejszych i bardziej przyjaznych dla środowiska produktów.

Według nowego raportu Univdatos Market Insights, wartość Generative AI in Chemical Market wyniosła 1,2 miliarda w 2022 roku i oczekuje się, że będzie rosła w stałym tempie około 28,3% w prognozowanym okresie (2023-2030) ze względu na postęp w technologii. Generatywna AI w przemyśle chemicznym odnosi się do wykorzystania modeli AI, które mogą generować nowe związki chemiczne lub przewidywać ich właściwości. Modele te są szkolone na dużych zbiorach danych znanych związków chemicznych i ich właściwości, co pozwala im przewidywać nowe związki i sugerować potencjalne zastosowania. Rosnący popyt na optymalizację procesów chemicznych i redukcję odpadów napędza rynek.

Dostęp do przykładowego pliku PDF tutaj - https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=47876

Przemysł chemiczny stale poszukuje nowych i innowacyjnych związków do opracowywania nowych produktów i ulepszania istniejących. Generatywna AI może pomóc przyspieszyć ten proces, identyfikując potencjalnych kandydatów do dalszych badań i sugerując nowe zastosowania. Ponadto modele generatywnej AI mogą być szkolone na dużych zbiorach danych znanych związków chemicznych i ich właściwości, co pozwala im przewidywać nowe związki i sugerować potencjalne zastosowania. Dlatego też potrzeba modelowania predykcyjnego przyspiesza wzrost rynku.

Oto niektóre z ostatnich wydarzeń:

• W 2021 roku, w Japonii, naukowcy z Tokyo Institute of Technology wykorzystali modele generatywnej AI do projektowania nowych materiałów do stosowania w bateriach litowo-jonowych, uzyskując materiały o ulepszonej wydajności i efektywności.
• W 2021 roku, w Stanach Zjednoczonych, naukowcy z University of Michigan wykorzystali modele generatywnej AI do optymalizacji procesu wytwarzania baterii litowo-jonowych, uzyskując bardziej wydajny i opłacalny proces.
• W 2022 roku rząd niemiecki ogłosił inwestycję w wysokości 1 miliarda euro w badania i rozwój AI, w ramach swojej strategii AI. Inwestycja ma na celu wspieranie rozwoju technologii AI w obszarach takich jak opieka zdrowotna, transport i produkcja.
• W 2022 roku rząd USA ogłosił inwestycję w wysokości 2 miliardów dolarów w badania i rozwój AI, w ramach swojej inicjatywy AI. Inwestycja ma na celu wspieranie rozwoju technologii AI w obszarach takich jak opieka zdrowotna, transport i bezpieczeństwo narodowe.
• W kwietniu 2023 roku Mitsui Chemicals i IBM Japan połączyły siły, aby zintegrować IBM Watson Discovery z generatywną AI znaną jako Generative Pre-trained Transformer (GPT), aby przyspieszyć i ulepszyć odkrywanie nowych zastosowań. Wykorzystując transformację cyfrową (DX) do ulepszania operacji biznesowych, ta współpraca ma na celu zwiększenie sprzedaży i udziału w rynku produktów Mitsui Chemicals.
• W maju 2023 roku Recursion, wiodąca firma TechBio w fazie klinicznej, która wykorzystuje biologię do industrializacji rozwoju leków, ogłosiła przejęcie dwóch firm z branży odkrywania leków wspomaganego przez AI: Valence i Cyclica.

Wnioski

Generatywna AI ma potencjał zrewolucjonizowania rynku chemicznego poprzez przyspieszenie odkrywania i optymalizacji materiałów, poprawę wydajności procesów, redukcję kosztów, zwiększenie produktywności, poprawę zrównoważonego rozwoju i poprawę bezpieczeństwa. Wykorzystanie modeli generatywnej AI do projektowania nowych materiałów o ulepszonych właściwościach, takich jak gęstość energii i właściwości mechaniczne, może prowadzić do rozwoju bardziej wydajnych i zrównoważonych produktów chemicznych. Ponadto modele generatywnej AI mogą być wykorzystywane do optymalizacji procesów chemicznych, redukcji odpadów i poprawy możliwości recyklingu produktów.