Ожидается стремительный рост генеративного ИИ на химическом рынке на 28,3% к 2030 году, прогнозирует Univdatos Market Insights

Основные моменты отчета:

• Генеративные модели ИИ можно использовать для оптимизации химических процессов, таких как оптимизация реакций и проектирование процессов, прогнозируя производительность новых разработок и определяя области для улучшения.
• Автоматизируя процесс открытия материалов и оптимизируя свойства материалов с помощью моделирования, генеративные модели ИИ могут сократить время и ресурсы, необходимые для химического синтеза и производства.
• Генеративные модели ИИ можно использовать для ускорения разработки новых лекарств и материалов, что позволит компаниям быстрее и эффективнее выводить продукты на рынок.
• Генеративные модели ИИ можно использовать для разработки новых материалов с улучшенными механическими и газобарьерными свойствами, что может уменьшить количество необходимого материала и улучшить возможность переработки продукции.
• Генеративные модели ИИ можно использовать для прогнозирования безопасности и токсичности новых материалов, что позволит компаниям разрабатывать более безопасные и экологически чистые продукты.

Согласно новому отчету Univdatos Market Insights, объем рынка генеративного ИИ в химической промышленности в 2022 году оценивался в 1,2 миллиарда долларов США и, как ожидается, будет расти устойчивыми темпами около 28,3% в прогнозируемый период (2023-2030 гг.) благодаря развитию технологий. Генеративный ИИ в химической промышленности относится к использованию моделей ИИ, которые могут генерировать новые химические соединения или прогнозировать их свойства. Эти модели обучаются на больших наборах данных известных химических соединений и их свойств, что позволяет им делать прогнозы о новых соединениях и предлагать потенциальные области их применения. Растущий спрос на оптимизацию химических процессов и сокращение отходов стимулирует рынок.

Получить образец PDF здесь - https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=47876

Химическая промышленность постоянно ищет новые и инновационные соединения для разработки новых продуктов и улучшения существующих. Генеративный ИИ может помочь ускорить этот процесс, выявляя потенциальных кандидатов для дальнейшего изучения и предлагая новые области применения. Более того, генеративные модели ИИ можно обучать на больших наборах данных известных химических соединений и их свойств, что позволяет им делать прогнозы о новых соединениях и предлагать потенциальные области их применения. Таким образом, потребность в предиктивном моделировании ускоряет рост рынка.

Некоторые из последних событий:

• В 2021 году в Японии исследователи из Токийского технологического института использовали генеративные модели ИИ для разработки новых материалов для использования в литий-ионных аккумуляторах, в результате чего были получены материалы с улучшенными характеристиками и эффективностью.
• В 2021 году в Соединенных Штатах исследователи из Мичиганского университета использовали генеративные модели ИИ для оптимизации процесса изготовления литий-ионных аккумуляторов, в результате чего был получен более эффективный и экономичный процесс.
• В 2022 году правительство Германии объявило об инвестициях в размере 1 миллиарда евро в исследования и разработки в области ИИ в рамках своей стратегии в области ИИ. Инвестиции направлены на поддержку развития технологий ИИ в таких областях, как здравоохранение, транспорт и производство.
• В 2022 году правительство США объявило об инвестициях в размере 2 миллиардов долларов в исследования и разработки в области ИИ в рамках своей Инициативы в области ИИ. Инвестиции направлены на поддержку развития технологий ИИ в таких областях, как здравоохранение, транспорт и национальная безопасность.
• В апреле 2023 года Mitsui Chemicals и IBM Japan объединили усилия для интеграции IBM Watson Discovery с генеративным ИИ, известным как Generative Pre-trained Transformer (GPT), чтобы ускорить и улучшить поиск новых приложений. Используя цифровую трансформацию (DX) для улучшения бизнес-операций, это сотрудничество направлено на увеличение продаж и доли рынка продукции Mitsui Chemicals.
• В мае 2023 года Recursion, ведущая компания TechBio на клинической стадии, использующая биологию для индустриализации разработки лекарств, объявила о приобретении двух предприятий в области разработки лекарств на основе ИИ: Valence и Cyclica.

Вывод

Генеративный ИИ обладает потенциалом для революционного преобразования химического рынка за счет ускорения открытия и оптимизации материалов, повышения эффективности процессов, снижения затрат, повышения производительности, повышения устойчивости и повышения безопасности. Использование генеративных моделей ИИ для разработки новых материалов с улучшенными свойствами, такими как плотность энергии и механические свойства, может привести к разработке более эффективных и устойчивых химических продуктов. Кроме того, генеративные модели ИИ можно использовать для оптимизации химических процессов, сокращения отходов и улучшения возможности переработки продукции.