Акцент на технологиях (машинное обучение, обучение с подкреплением, глубокое обучение, молекулярный докинг и другие); Приложения (открытие новых материалов, оптимизация производства, оптимизация ценообразования и другие); и Регион/Страна

Объем рынка Generative AI в химической промышленности оценивался в 1,2 миллиарда долларов в 2022 году и, как ожидается, будет расти устойчивыми темпами около 28,3% в прогнозируемый период (2023-2030 гг.) благодаря развитию технологий. Generative AI в химической промышленности относится к использованию моделей искусственного интеллекта, 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 оптимизированные химические процессы и сокращение отходов стимулируют рынок. Химическая промышленность постоянно ищет новые и инновационные соединения для разработки новых продуктов и улучшения существующих. Generative AI может помочь ускорить этот процесс, выявляя потенциальных кандидатов для дальнейшего изучения и предлагая новые области применения. Более того, модели Generative AI могут быть обучены 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 прогнозном моделировании ускоряет рост рынка.
К числу основных игроков, работающих на рынке, относятся IBM Corporation; Google; Mitsui Chemicals; Accenture; Azelis Group NV; Tricon Energy Inc.; Biesterfeld AG; Omya AG; HELM AG; Sinochem Corporation.
Аналитические данные, представленные в отчете
"Среди технологий категория глубокого обучения станет свидетелем значительного роста рынка в течение прогнозируемого периода".
На основе технологий рынок сегментирован на машинное обучение, обучение с подкреплением, глубокое обучение, молекулярный докинг и другие. Среди них сегмент глубокого обучения, как ожидается, займет значительную долю рынка в течение прогнозируемого периода благодаря своей способности обрабатывать сложные и многомерные данные, такие как химические соединения и их свойства. Алгоритмы глубокого обучения, такие как нейронные сети, учатся представлять и обрабатывать сложные данные иерархическим образом, что позволяет им делать точные прогнозы и выявлять закономерности, которые могут быть неочевидны для других типов моделей ИИ.
"Северная Америка будет занимать значительную долю на рынке".
Ожидается, что Северная Америка будет занимать большую долю рынка. В Северной Америке находится большое количество химических компаний, в том числе одни из крупнейших и самых инновационных в мире. Эти компании вкладывают значительные средства в исследования и разработки и активно изучают использование Generative AI в своей деятельности. Более того, в Северной Америке существует хорошо развитая экосистема для исследований и разработок с большим количеством университетов и исследовательских институтов, которые находятся в авангарде инноваций. Это создало среду, благоприятствующую разработке и внедрению новых технологий, включая Generative AI. Например, в 2021 году исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) начали использовать модели Generative AI для разработки новых катализаторов для химических реакций, что может повысить эффективность и снизить затраты.
Обзор отчета о Generative AI в химической промышленности

Причины купить этот отчет:
Варианты настройки:
Глобальный рынок Generative AI в химической промышленности может быть дополнительно настроен в соответствии с требованиями или любым другим сегментом рынка. Кроме того, UMI понимает, что у вас могут быть свои собственные бизнес-потребности, поэтому не стесняйтесь обращаться к нам, чтобы получить отчет, который полностью соответствует вашим требованиям.
Методология исследования рынка генеративного ИИ в химической промышленности (2023–2030 гг.)
Анализ исторического рынка, оценка текущего рынка и прогнозирование будущего рынка глобального рынка генеративного ИИ в химической промышленности были тремя основными шагами, предпринятыми для создания и анализа внедрения генеративного ИИ в химической промышленности в основных регионах мира. Было проведено тщательное вторичное исследование для сбора исторических данных о рынке и оценки текущего размера рынка. Во-вторых, для подтверждения этих выводов было принято во внимание множество результатов и предположений. Кроме того, были проведены подробные первичные интервью с отраслевыми экспертами по всей цепочке создания стоимости глобального рынка генеративного ИИ в химической промышленности. После предположений и подтверждения рыночных показателей посредством первичных интервью мы использовали подход «сверху вниз/снизу вверх» для прогнозирования общего размера рынка. После этого были приняты методы разбивки рынка и триангуляции данных для оценки и анализа размера рынка сегментов и подсегментов отрасли. Подробная методология описана ниже:
Анализ исторического размера рынка
Шаг 1. Углубленное изучение вторичных источников:
Было проведено подробное вторичное исследование для получения исторических данных о размере рынка генеративного ИИ в химической промышленности из внутренних источников компаний, таких как годовые отчеты и финансовые отчеты, презентации о деятельности, пресс-релизы и т. д., а также внешних источников, включая журналы, новости и статьи, правительственные публикации, публикации конкурентов, отраслевые отчеты, базы данных третьих сторон и другие надежные публикации.
Шаг 2. Сегментация рынка:
После получения исторических данных о размере рынка генеративного ИИ в химической промышленности мы провели подробный вторичный анализ для сбора исторических данных о рынке и долях для различных сегментов и подсегментов для основных регионов. Основные сегменты, включенные в отчет, - это технологии и приложения. Был проведен дальнейший анализ на уровне стран для оценки общего внедрения моделей тестирования в этом регионе.
Шаг 3. Факторный анализ:
После получения исторических данных о размере рынка различных сегментов и подсегментов мы провели подробный факторный анализ для оценки текущего размера рынка генеративного ИИ в химической промышленности. Кроме того, мы провели факторный анализ с использованием зависимых и независимых переменных, таких как различные технологии и приложения Aircraft Actuator. Был проведен тщательный анализ сценариев спроса и предложения с учетом ведущих партнерств, слияний и поглощений, расширения бизнеса и запуска продуктов в секторе рынка генеративного ИИ в химической промышленности по всему миру.
Оценка текущего размера рынка и прогноз
Определение текущего размера рынка: На основе действенных выводов, полученных на основе вышеуказанных 3 шагов, мы пришли к текущему размеру рынка, ключевым игрокам на глобальном рынке генеративного ИИ в химической промышленности и долям рынка сегментов. Все необходимые процентные доли разделения и разбивки рынка были определены с использованием вышеупомянутого вторичного подхода и были проверены посредством первичных интервью.
Оценка и прогнозирование: Для оценки и прогнозирования рынка различным факторам были присвоены веса, включая движущие силы и тенденции, ограничения и возможности, доступные для заинтересованных сторон. После анализа этих факторов были применены соответствующие методы прогнозирования, т. е. подход «сверху вниз/снизу вверх», чтобы получить прогноз рынка на 2030 год для различных сегментов и подсегментов на основных рынках по всему миру. Методология исследования, принятая для оценки размера рынка, включает:
Подтверждение размера и доли рынка
Первичное исследование: Были проведены углубленные интервью с ключевыми лидерами мнений (KOL), включая руководителей высшего звена (CXO/вице-президенты, руководители отдела продаж, руководители отдела маркетинга, руководители операционного отдела, руководители региональных подразделений, руководители страны и т. д.) в основных регионах. Затем были обобщены результаты первичного исследования и проведен статистический анализ для доказательства заявленной гипотезы. Вклад первичного исследования был объединен со вторичными результатами, что превратило информацию в действенные выводы.
Разделение первичных участников по различным регионам

Инжиниринг рынка
Метод триангуляции данных был использован для завершения общей оценки рынка и получения точных статистических данных для каждого сегмента и подсегмента глобального рынка генеративного ИИ в химической промышленности. Данные были разделены на несколько сегментов и подсегментов после изучения различных параметров и тенденций в областях технологий и приложений на глобальном рынке генеративного ИИ в химической промышленности.
Основная цель глобального исследования рынка генеративного ИИ в химической промышленности
В исследовании были точно определены текущие и будущие рыночные тенденции глобального рынка генеративного ИИ в химической промышленности. Инвесторы могут получить стратегическую информацию, чтобы обосновать свое усмотрение в отношении инвестиций на основе качественного и количественного анализа, проведенного в исследовании. Текущие и будущие рыночные тенденции определили общую привлекательность рынка на региональном уровне, предоставив промышленным участникам платформу для использования неиспользованного рынка для получения выгоды от преимущества первопроходца. Другие количественные цели исследований включают:
Клиенты, купившие этот товар, также купили