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

Najważniejsze punkty raportu:

• Modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą być wykorzystywane do optymalizacji procesów chemicznych, takich jak optymalizacja reakcji i projektowanie procesów, poprzez przewidywanie wydajności nowych projektów i identyfikację obszarów wymagających poprawy.
• Poprzez automatyzację procesu odkrywania materiałów i optymalizację właściwości materiałów poprzez symulację, generatywne modele AI mogą skrócić czas i zasoby wymagane do syntezy i produkcji chemicznej.
• Generatywne modele AI mogą być wykorzystywane do przyspieszenia rozwoju nowych leków i materiałów, umożliwiając firmom szybsze i wydajniejsze wprowadzanie produktów na rynek.
• Generatywne modele AI mogą być wykorzystywane do opracowywania nowych materiałów o ulepszonych właściwościach mechanicznych i barierowych dla gazów, co może zmniejszyć ilość wymaganego materiału i poprawić możliwość recyklingu produktów.
• Generatywne modele 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, rynek generatywnej sztucznej inteligencji w chemii został wyceniony na 1,2 miliarda USD w 2022 r. i oczekuje się, że będzie rósł w stałym tempie około 28,3% w prognozowanym okresie (2023-2030) ze względu na postęp w technologii. Generatywna sztuczna inteligencja 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 na przewidywanie nowych związków i sugerowanie potencjalnych zastosowań. 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 nieustannie poszukuje nowych i innowacyjnych związków do opracowywania nowych produktów i ulepszania istniejących. Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc przyspieszyć ten proces, identyfikując potencjalnych kandydatów do dalszych badań i sugerując nowe zastosowania. Ponadto generatywne modele AI mogą być szkolone na dużych zbiorach danych znanych związków chemicznych i ich właściwości, co pozwala im na przewidywanie nowych związków i sugerowanie potencjalnych zastosowań. Dlatego zapotrzebowanie na modelowanie predykcyjne przyspiesza wzrost rynku.

Kilka ostatnich wydarzeń:

• W 2021 r. w Japonii naukowcy z Tokyo Institute of Technology wykorzystali generatywne modele AI do zaprojektowania nowych materiałów do stosowania w akumulatorach litowo-jonowych, uzyskując materiały o lepszej wydajności i sprawności.
• W 2021 r. w Stanach Zjednoczonych naukowcy z University of Michigan wykorzystali generatywne modele AI do optymalizacji procesu wytwarzania akumulatorów litowo-jonowych, uzyskując bardziej wydajny i opłacalny proces.
• W 2022 r. rząd niemiecki ogłosił inwestycję w wysokości 1 miliarda EUR 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 r. rząd USA ogłosił inwestycję w wysokości 2 miliardów USD 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 r. Mitsui Chemicals i IBM Japan połączyły siły, aby zintegrować IBM Watson Discovery z generatywną sztuczną inteligencją 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 r. Recursion, wiodąca firma TechBio w fazie klinicznej, która wykorzystuje biologię do industrializacji rozwoju leków, ogłosiła przejęcie dwóch firm z branży odkrywania leków opartego na AI: Valence i Cyclica.

Podsumowanie

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