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

Główne wnioski z raportu:

• Modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą być używane do optymalizacji procesów chemicznych, takich jak optymalizacja reakcji i projektowanie procesów, poprzez przewidywanie wydajności nowych projektów i identyfikację obszarów wymagających ulepszeń.
• Poprzez automatyzację procesu odkrywania materiałów i optymalizację właściwości materiałów poprzez symulacje, generatywne modele AI mogą skrócić czas i zasoby potrzebne 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 lepszych 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.

Zgodnie z nowym raportem Univdatos Market Insights, rynek generatywnej AI w chemii został wyceniony na 1,2 miliarda USD w 2022 roku i oczekuje się, że będzie rósł 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 nieustannie 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 generatywne modele 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 zapotrzebowanie na modelowanie predykcyjne przyspiesza wzrost rynku.

Niektóre z ostatnich wydarzeń to:

• W 2021 roku w Japonii naukowcy z Tokyo Institute of Technology wykorzystali generatywne modele AI do projektowania nowych materiałów do stosowania w bateriach litowo-jonowych, uzyskując materiały o lepszej wydajności i efektywności.
• W 2021 roku w Stanach Zjednoczonych naukowcy z University of Michigan wykorzystali generatywne modele 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 poprawić odkrywanie nowych zastosowań. Wykorzystując transformację cyfrową (DX) w celu usprawnienia działalności biznesowej, 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 w dziedzinie odkrywania leków opartych na AI: Valence i Cyclica.

Wnioski

Generatywna AI 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 lepszych właściwościach, takich jak gęstość energii i właściwości mechaniczne, może prowadzić do opracowania bardziej wydajnych i zrównoważonych produktów chemicznych. Dodatkowo, generatywne modele AI mogą być wykorzystywane do optymalizacji procesów chemicznych, redukcji odpadów i poprawy możliwości recyklingu produktów.