Ожидается стремительный рост рынка генеративного ИИ в химической промышленности на 28,3% к 2030 году, по прогнозам Univdatos Market Insights

Основные выводы отчета:

• Модели генеративного ИИ могут использоваться для оптимизации химических процессов, таких как оптимизация реакций и проектирование процессов, путем прогнозирования характеристик новых конструкций и выявления областей для улучшения.
• Автоматизируя процесс обнаружения материалов и оптимизируя свойства материалов посредством моделирования, модели генеративного ИИ могут сократить время и ресурсы, необходимые для химического синтеза и производства.
• Модели генеративного ИИ могут использоваться для ускорения разработки новых лекарств и материалов, что позволяет компаниям быстрее и эффективнее выводить продукты на рынок.
• Модели генеративного ИИ могут использоваться для разработки новых материалов с улучшенными механическими свойствами и газобарьерными характеристиками, что может уменьшить количество требуемого материала и улучшить перерабатываемость продуктов.
• Модели генеративного ИИ могут использоваться для прогнозирования безопасности и токсичности новых материалов, что позволяет компаниям разрабатывать более безопасные и экологически чистые продукты.

Согласно новому отчету Univdatos Market Insights, TheРынок генеративного ИИ в химической промышленностиоценивался в 1,2 миллиарда долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет расти стабильными темпами, составляющими около 28,3% в прогнозируемый период (2023-2030 гг.) благодаря достижениям в области технологий.Генеративный ИИ в химической промышленности относится к использованию моделей ИИ, которые могут генерировать новые химические соединения или предсказывать 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 возможные 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. Кроме того, модели генеративного ИИ могут быть обучены на больших наборах данных известных химических соединений и их свойств, что позволяет им делать прогнозы о новых соединениях и предлагать возможные области их применения. Следовательно, потребность в прогностическом моделировании ускоряет рост рынка.

Некоторые из последних разработок:

• В 2021 году в Японии исследователи Токийского технологического института использовали модели генеративного ИИ для разработки новых материалов для использования в литий-ионных батареях, что привело к созданию материалов с улучшенными характеристиками и эффективностью.
• В 2021 году в Соединенных Штатах исследователи Мичиганского университета использовали модели генеративного ИИ для оптимизации процесса производства литий-ионных батарей, что привело к более эффективному и экономичному процессу.
• 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 разработки технологий ИИ в таких областях, как здравоохранение, транспорт и производство.
• В 2022 году правительство США объявило об инвестициях в размере 2 миллиардов долларов США в исследования и разработки в области ИИ в рамках своей инициативы в области ИИ. Инвестиции направлены на поддержку разработки 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 обнаружение новых применений. Используя цифровую трансформацию (DX) для улучшения бизнес-операций, это сотрудничество направлено на увеличение продаж и доли рынка для продукции Mitsui Chemicals.
• В мае 2023 года Recursion, ведущая компания TechBio на клинической стадии, которая использует биологию для индустриализации разработки лекарств, объявила о приобретении двух предприятий в области разработки лекарств на основе ИИ: Valence и Cyclica.

Заключение

Генеративный ИИ может революционизировать химический рынок, ускоряя открытие и оптимизацию материалов, повышая эффективность процессов, снижая затраты, повышая производительность, повышая устойчивость и повышая безопасность. Использование моделей генеративного 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, модели генеративного ИИ могут использоваться для оптимизации химических процессов, сокращения отходов и улучшения перерабатываемости продуктов.