Generatywna Sztuczna Inteligencja w Rynku Chemicznym Prognozuje Się Skokowy Wzrost o 28,3% do 2030 Roku, Prognozy Univdatos Market Insights

Kluczowe Ustalenia 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.
• Automatyzując proces odkrywania materiałów i optymalizując właściwości materiałów poprzez symulację, modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą skrócić czas i zasoby wymagane do syntezy i produkcji chemicznej.
• Modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą być wykorzystywane do przyspieszenia rozwoju nowych leków i materiałów, umożliwiając firmom szybsze i bardziej efektywne wprowadzanie produktów na rynek.
• Modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą być wykorzystywane do opracowywania nowych materiałów o ulepszonych właściwościach mechanicznych i barierowych dla gazów, co może zmniejszyć ilość wymaganego materiału i poprawić recykling produktów.
• Modele generatywnej sztucznej inteligencji 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, RynekGeneratywnej Sztucznej Inteligencji w Chemicznymzostał oszacowany na 1,2 miliarda w 2022 roku i oczekuje się, że będzie rósł w stałym tempie około 28,3% w prognozowanym okresie (2023-2030) ze względu na postęp technologiczny.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 trenowane na dużych zbiorach danych znanych związków chemicznych i ich właściwości, co pozwala im na dokonywanie przewidywań dotyczących nowych związków i sugerowanie potencjalnych zastosowań dla nich. Rosnące zapotrzebowanie na optymalizację procesów chemicznych i redukcję odpadów napędza rynek.

Uzyskaj Próbkę PDF Tutaj-https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=47876

Przemysł chemiczny nieustannie poszukuje nowych i innowacyjnych związków, aby opracowywać nowe produkty i ulepszać istniejące. Generatywna sztuczna inteligencja może pomóc przyspieszyć ten proces, identyfikując potencjalnych kandydatów do dalszych badań i sugerując nowe zastosowania. Co więcej, modele generatywnej sztucznej inteligencji mogą być trenowane na dużych zbiorach danych znanych związków chemicznych i ich właściwości, co pozwala im na dokonywanie przewidywań dotyczących nowych związków i sugerowanie potencjalnych zastosowań dla nich. Dlatego potrzeba modelowania predykcyjnego przyspiesza wzrost rynku.

Niektóre z ostatnich osiągnięć to:

• W 2021 roku w Japonii naukowcy z Tokijskiego Instytutu Technologii wykorzystali modele generatywnej sztucznej inteligencji do projektowania nowych materiałów do zastosowań w bateriach litowo-jonowych, uzyskując materiały o ulepszonej wydajności i efektywności.
• W 2021 roku w Stanach Zjednoczonych naukowcy z Uniwersytetu Michigan wykorzystali modele generatywnej sztucznej inteligencji do optymalizacji procesu produkcji baterii litowo-jonowych, uzyskując bardziej wydajny i ekonomiczny proces.
• W 2022 roku rząd niemiecki ogłosił inwestycję w wysokości 1 miliarda euro w badania i rozwój nad sztuczną inteligencją w ramach swojej Strategii AI. Inwestycja ma na celu wsparcie rozwoju technologii AI w takich obszarach, jak opieka zdrowotna, transport i produkcja.
• W 2022 roku rząd USA ogłosił inwestycję w wysokości 2 miliardów dolarów w badania i rozwój nad sztuczną inteligencją w ramach swojej Inicjatywy AI. Inwestycja ma na celu wsparcie rozwoju technologii AI w takich obszarach, 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 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 roku Recursion, wiodąca firma TechBio w fazie klinicznej, która wykorzystuje biologię do industrializacji rozwoju leków, ogłosiła przejęcie dwóch firm z zakresu odkrywania leków opartego na sztucznej inteligencji: Valence i Cyclica.

Wnioski

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