Thị trường AI tạo sinh trong hóa chất được dự báo tăng trưởng 28,3% vào năm 2030, theo dự báo của Univdatos Market Insights

Điểm nổi bật chính của Báo cáo:

• Các mô hình AI tạo sinh có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình hóa học, chẳng hạn như tối ưu hóa phản ứng và thiết kế quy trình, bằng cách dự đoán hiệu suất của các thiết kế mới và xác định các khu vực cần cải thiện.
• Bằng cách tự động hóa quá trình khám phá vật liệu và tối ưu hóa các thuộc tính của vật liệu thông qua mô phỏng, các mô hình AI tạo sinh có thể giảm thời gian và tài nguyên cần thiết cho quá trình tổng hợp và sản xuất hóa chất.
• Các mô hình AI tạo sinh có thể được sử dụng để đẩy nhanh sự phát triển của các loại thuốc và vật liệu mới, cho phép các công ty đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn và hiệu quả hơn.
• Các mô hình AI tạo sinh có thể được sử dụng để phát triển các vật liệu mới với các đặc tính cơ học và các đặc tính rào cản khí được cải thiện, có thể làm giảm lượng vật liệu cần thiết và cải thiện khả năng tái chế của sản phẩm.
• Các mô hình AI tạo sinh có thể được sử dụng để dự đoán độ an toàn và độc tính của các vật liệu mới, cho phép các công ty phát triển các sản phẩm an toàn hơn và thân thiện với môi trường hơn.

Theo một báo cáo mới của Univdatos Market Insights,Thị trường AI tạo sinh trong hóa chấtđã được định giá 1,2 tỷ USD vào năm 2022 và dự kiến sẽ tăng trưởng ổn định khoảng 28,3% trong giai đoạn dự báo (2023-2030) do những tiến bộ trong công nghệ.AI tạo sinh trong ngành hóa chất đề cập đến việc sử dụng các mô hình AI có thể tạo ra các hợp chất hóa học mới hoặc dự đoán các thuộc tính của chúng. Các mô hình này được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn gồm các hợp chất hóa học đã biết và các thuộc tính của chúng, cho phép chúng đưa ra dự đoán về các hợp chất mới và đề xuất các ứng dụng tiềm năng cho chúng. Nhu cầu ngày càng tăng để tối ưu hóa các quy trình hóa học và giảm thiểu chất thải đang thúc đẩy thị trường.

Truy cập mẫu PDF tại đây-https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=47876

Ngành hóa chất liên tục tìm kiếm các hợp chất mới và sáng tạo để phát triển các sản phẩm mới và cải thiện các sản phẩm hiện có. AI tạo sinh có thể giúp tăng tốc quá trình này bằng cách xác định các ứng cử viên tiềm năng để nghiên cứu thêm và đề xuất các ứng dụng mới. Hơn nữa, các mô hình AI tạo sinh có thể được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn gồm các hợp chất hóa học đã biết và các thuộc tính của chúng, cho phép chúng đưa ra dự đoán về các hợp chất mới và đề xuất các ứng dụng tiềm năng cho chúng. Do đó, nhu cầu về mô hình dự đoán đang đẩy nhanh sự tăng trưởng của thị trường.

Một số phát triển gần đây là:

• Năm 2021, tại Nhật Bản, các nhà nghiên cứu tại Viện Công nghệ Tokyo đã sử dụng các mô hình AI tạo sinh để thiết kế các vật liệu mới để sử dụng trong pin lithium-ion, tạo ra các vật liệu có hiệu suất và hiệu quả được cải thiện.
• Năm 2021, tại Hoa Kỳ, các nhà nghiên cứu tại Đại học Michigan đã sử dụng các mô hình AI tạo sinh để tối ưu hóa quá trình sản xuất pin lithium-ion, tạo ra một quy trình hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn.
• Năm 2022, chính phủ Đức đã công bố khoản đầu tư 1 tỷ Euro vào nghiên cứu và phát triển AI, như một phần trong Chiến lược AI của mình. Khoản đầu tư này nhằm hỗ trợ sự phát triển của các công nghệ AI trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, giao thông vận tải và sản xuất.
• Năm 2022, chính phủ Hoa Kỳ đã công bố khoản đầu tư 2 tỷ USD vào nghiên cứu và phát triển AI, như một phần trong Sáng kiến AI của mình. Khoản đầu tư này nhằm hỗ trợ sự phát triển của các công nghệ AI trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, giao thông vận tải và an ninh quốc gia.
• Vào tháng 4 năm 2023, Mitsui Chemicals và IBM Japan đã hợp tác để tích hợp IBM Watson Discovery với AI tạo sinh có tên là Generative Pre-trained Transformer (GPT) để tăng tốc và cải thiện việc khám phá các ứng dụng mới. Bằng cách sử dụng chuyển đổi số (DX) để tăng cường hoạt động kinh doanh, sự hợp tác này nhằm mục đích tăng doanh số và thị phần cho các sản phẩm của Mitsui Chemicals.
• Vào tháng 5 năm 2023, Recursion, một công ty TechBio hàng đầu trong giai đoạn lâm sàng sử dụng sinh học để công nghiệp hóa việc phát triển thuốc, đã công bố việc mua lại hai doanh nghiệp trong lĩnh vực khám phá thuốc do AI cung cấp: Valence và Cyclica.

Kết luận

AI tạo sinh có khả năng cách mạng hóa thị trường hóa chất bằng cách tăng tốc quá trình khám phá và tối ưu hóa vật liệu, cải thiện hiệu quả quy trình, giảm chi phí, tăng năng suất, cải thiện tính bền vững và tăng cường an toàn. Việc sử dụng các mô hình AI tạo sinh để thiết kế các vật liệu mới với các thuộc tính được cải thiện, chẳng hạn như mật độ năng lượng và các đặc tính cơ học, có thể dẫn đến sự phát triển của các sản phẩm hóa học hiệu quả và bền vững hơn. Ngoài ra, các mô hình AI tạo sinh có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình hóa học, giảm thiểu chất thải và cải thiện khả năng tái chế của sản phẩm.