- Strona główna
- O nas
- Branża
- Usługi
- Czytanie
- Kontakt
Nacisk na technologię (uczenie maszynowe, uczenie przez wzmacnianie, głębokie uczenie, dokowanie molekularne i inne); Zastosowania (odkrywanie nowych materiałów, optymalizacja produkcji, optymalizacja cen i inne); oraz Region/Kraj
Wartość rynku generatywnej sztucznej inteligencji (AI) na rynku chemicznym w 2022 roku wynosiła 1,2 miliarda, a oczekuje się, że będzie rósł w stałym tempie około 28,3% w prognozowanym okresie (2023-2030) ze względu na postęp technologiczny.Generatywna sztuczna inteligencja (AI) 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 przewidywanie nowych związków i sugerowanie potencjalnych zastosowań dla nich. Rosnące zapotrzebowanie na zoptymalizowane procesy chemiczne i redukcję odpadów napędza rynek. Przemysł chemiczny nieustannie poszukuje nowych i innowacyjnych związków w celu opracowania nowych produktów i ulepszenia istniejących. Generatywna sztuczna inteligencja (AI) może pomóc przyspieszyć ten proces, identyfikując potencjalnych kandydatów do dalszych badań i sugerując nowe zastosowania. Ponadto, modele generatywnej sztucznej inteligencji (AI) mogą być trenowane na dużych zbiorach danych znanych związków chemicznych i ich właściwości, co pozwala im na przewidywanie nowych związków i sugerowanie potencjalnych zastosowań dla nich. Dlatego potrzeba modelowania predykcyjnego przyspiesza wzrost rynku.
Niektórzy z głównych graczy działających na rynku to IBM Corporation; Google; Mitsui Chemicals; Accenture; Azelis Group NV; Tricon Energy Inc.; Biesterfeld AG; Omya AG; HELM AG; Sinochem Corporation.
Wnioski przedstawione w raporcie
„Wśród technologii, kategoria głębokiego uczenia będzie świadkiem znacznego wzrostu rynku w okresie prognozy.”
Na podstawie technologii, rynek jest podzielony na uczenie maszynowe, uczenie przez wzmacnianie, głębokie uczenie, dokowanie molekularne i inne. Spośród nich, segment głębokiego uczenia ma przejąć znaczący udział w rynku w okresie prognozy ze względu na jego zdolność do obsługi złożonych i wielowymiarowych danych, takich jak związki chemiczne i ich właściwości. Algorytmy głębokiego uczenia, takie jak sieci neuronowe, uczą się reprezentować i przetwarzać złożone dane w sposób hierarchiczny, co pozwala im na dokładne przewidywania i identyfikację wzorców, które mogą być niedostrzegalne dla innych typów modeli AI.
„Ameryka Północna utrzyma znaczny udział w rynku.”
Oczekuje się, że Ameryka Północna utrzyma duży udział w rynku. Ameryka Północna jest siedzibą dużej liczby firm chemicznych, w tym niektórych z największych i najbardziej innowacyjnych na świecie. Firmy te intensywnie inwestują w badania i rozwój i aktywnie badają wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w swoich operacjach. Ponadto, Ameryka Północna ma dobrze ugruntowany ekosystem badań i rozwoju, z dużą liczbą uniwersytetów i instytucji badawczych, które są na czele innowacji. Stworzyło to środowisko sprzyjające rozwojowi i wdrażaniu nowych technologii, w tym generatywnej sztucznej inteligencji (AI). Na przykład, w 2021 roku, badacze z Massachusetts Institute of Technology (MIT) rozpoczęli wykorzystywanie modeli generatywnej sztucznej inteligencji (AI) do projektowania nowych katalizatorów do reakcji chemicznych, co mogłoby poprawić wydajność i obniżyć koszty.
Zakres raportu dla generatywnej sztucznej inteligencji (AI) na rynku chemicznym
Powody, dla których warto kupić ten raport:
Opcje dostosowywania:
Globalny rynek generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w chemii można dodatkowo dostosować zgodnie z wymaganiami lub jakimkolwiek innym segmentem rynku. Poza tym, UMI rozumie, że możesz mieć własne potrzeby biznesowe, dlatego skontaktuj się z nami, aby uzyskać raport, który całkowicie odpowiada Twoim wymaganiom.
Metodologia badawcza dla analizy rynku generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w chemii (2023-2030)
Analiza historycznego rynku, szacowanie obecnego rynku i prognozowanie przyszłego rynku globalnego rynku generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w chemii były trzema głównymi krokami podjętymi w celu stworzenia i analizy adopcji generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w chemii w głównych regionach na całym świecie. Przeprowadzono wyczerpujące badania wtórne w celu zebrania historycznych danych rynkowych i oszacowania obecnej wielkości rynku. Po drugie, aby zweryfikować te spostrzeżenia, wzięto pod uwagę liczne ustalenia i założenia. Ponadto przeprowadzono wyczerpujące wywiady pierwotne z ekspertami branżowymi w całym łańcuchu wartości globalnego rynku generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w chemii. Po założeniu i walidacji danych rynkowych za pośrednictwem wywiadów pierwotnych, zastosowaliśmy podejście top-down/bottom-up do prognozowania całkowitej wielkości rynku. Następnie zastosowano metody podziału rynku i triangulacji danych w celu oszacowania i analizy wielkości rynku segmentów i podsegmentów branży. Szczegółowa metodologia została wyjaśniona poniżej:
Analiza historycznej wielkości rynku
Krok 1: Dogłębne badanie źródeł wtórnych:
Szczegółowe badanie wtórne przeprowadzono w celu uzyskania historycznej wielkości rynku generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w chemii za pośrednictwem źródeł wewnętrznych firmy, takich jakraporty roczne i sprawozdania finansowe, prezentacje dotyczące wyników, komunikaty prasowe itp.,oraz źródeł zewnętrznych, w tymczasopisma, wiadomości i artykuły, publikacje rządowe, publikacje konkurencji, raporty sektorowe, bazy danych stron trzecich i inne wiarygodne publikacje.
Krok 2: Segmentacja rynku:
Po uzyskaniu historycznej wielkości rynku generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w chemii, przeprowadziliśmy szczegółową analizę wtórną w celu zebrania historycznych spostrzeżeń rynkowych i udziału dla różnych segmentów i podsegmentów dla głównych regionów. Główne segmenty są uwzględnione w raporcie jako technologia i zastosowania. Przeprowadzono dalsze analizy na poziomie kraju w celu oceny ogólnego wdrożenia modeli testowych w tym regionie.
Krok 3: Analiza czynnikowa:
Po uzyskaniu historycznej wielkości rynku dla różnych segmentów i podsegmentów, przeprowadziliśmy szczegółowąanalizę czynnikowąw celu oszacowania obecnej wielkości rynku generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w chemii. Ponadto przeprowadziliśmy analizę czynnikową z wykorzystaniem zmiennych zależnych i niezależnych, takich jak różne technologie i zastosowania siłownika lotniczego. Przeprowadzono dokładną analizę scenariuszy popytu i podaży, uwzględniając najważniejsze partnerstwa, fuzje i przejęcia, ekspansję biznesową i wprowadzenia produktów na rynku generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w sektorze chemicznym na całym świecie.
Szacowanie i prognoza obecnej wielkości rynku
Szacowanie obecnej wielkości rynku:W oparciu o możliwe do wykorzystania spostrzeżenia z powyższych 3 kroków, dotarliśmy do obecnej wielkości rynku, kluczowych graczy na globalnym rynku generatywnej sztucznej inteligencji (AI) w chemii oraz udziałów rynkowych segmentów. Wszystkie wymagane udziały procentowe podziału i podziały rynku zostały określone przy użyciu wyżej wymienionego podejścia wtórnego i zweryfikowane za pośrednictwem wywiadów pierwotnych.
Szacowanie i prognozowanie:Do szacowania i prognozowania rynku przypisano wagi do różnych czynników, w tym czynników napędzających i trendów, ograniczeń i możliwości dostępnych dla interesariuszy. Po przeanalizowaniu tych czynników, zastosowano odpowiednie techniki prognozowania, tj. podejście top-down/bottom-up, aby dotrzeć do prognozy rynkowej na 2030 rok dla różnych segmentów i podsegmentów na głównych rynkach na całym świecie. Metodologia badawcza przyjęta do oszacowania wielkości rynku obejmuje:
Walidacja wielkości i udziału w rynku
Badania pierwotne:Przeprowadzono dogłębne wywiady z kluczowymi liderami opinii (KOL) w tym kadry kierowniczej wyższego szczebla (CXO/Wiceprezesi, Szef Sprzedaży, Szef Marketingu, Szef Operacyjny, Szef Regionalny, Szef Krajowy itp.) w głównych regionach. Wyniki badań pierwotnych zostały następnie podsumowane i przeprowadzono analizę statystyczną w celu udowodnienia postawionej hipotezy. Dane z badań pierwotnych zostały skonsolidowane z ustaleniami wtórnymi, przekształcając tym samym informacje w możliwe do wykorzystania spostrzeżenia.
Podział uczestników pierwotnych w różnych regionach
Inżynieria Rynku
Zastosowano technikę triangulacji danych, aby zakończyć ogólną estymację rynku i uzyskać precyzyjne dane statystyczne dla każdego segmentu i podsegmentu globalnego rynku Generatywnej AI w Chemikaliach. Dane zostały podzielone na kilka segmentów i podsegmentów po przestudiowaniu różnych parametrów i trendów w obszarach technologii i zastosowań na globalnym rynku Generatywnej AI w Chemikaliach.
Główny cel badania globalnego rynku Generatywnej AI w Chemikaliach
W badaniu wskazano obecne i przyszłe trendy rynkowe globalnego rynku Generatywnej AI w Chemikaliach. Inwestorzy mogą uzyskać strategiczne wglądy, aby oprzeć swoje decyzje inwestycyjne na analizie jakościowej i ilościowej przeprowadzonej w badaniu. Obecne i przyszłe trendy rynkowe określiły ogólną atrakcyjność rynku na poziomie regionalnym, zapewniając platformę dla uczestników przemysłu, aby wykorzystać niewykorzystany rynek i skorzystać z przewagi pierwszego gracza. Inne cele ilościowe badań obejmują:
Klienci, którzy kupili ten przedmiot, kupili również