Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) trong thị trường hóa chất dự kiến tăng trưởng mạnh 28,3% vào năm 2030, theo dự báo của Univdatos Market Insights

Những 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 lĩnh vực cần cải thiện.
• Bằng cách tự động hóa quy 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 nguồn lực 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 quá trình phát triển thuốc và vật liệu mới, cho phép các công ty đưa sản phẩm ra thị trường nhanh chóng 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 đặc tính rào cản khí được cải thiện, có thể 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 tính 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 Ngành Hóa Chất được định giá 1,2 tỷ đô la vào năm 2022 và dự kiến ​​sẽ tăng trưởng với tốc độ 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 đặc tính của chúng. Các mô hình này được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn về các hợp chất hóa học đã biết và các đặc 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 về tối ưu hóa quy trình hóa học và giảm chất thải đang thúc đẩy thị trường.

Truy Cập Bản PDF Mẫu Tại Đây- https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=47876

Ngành công nghiệp 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 đẩy nhanh quá trình này bằng cách xác định các ứng cử viên tiềm năng để nghiên cứu sâu hơn và đề xuất các ứng dụng mới. Hơn nữa, các mô hình AI tạo sinh có thể được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn về các hợp chất hóa học đã biết và các đặc 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 hóa dự đoán đang thúc đẩy 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 quy trình sản xuất pin lithium-ion, tạo ra một quy trình hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn.
• Năm 2022, chính phủ Đức công bố khoản đầu tư trị giá 1 tỷ euro vào nghiên cứu và phát triển AI, như một phần của Chiến lược AI của mình. Khoản đầu tư này nhằm mục đích 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 công bố khoản đầu tư trị giá 2 tỷ đô la vào nghiên cứu và phát triển AI, như một phần của Sáng kiến ​​AI của mình. Khoản đầu tư này nhằm mục đích 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 Nhật Bản đã hợp tác để tích hợp IBM Watson Discovery với AI tạo sinh được gọi 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 kỹ thuật 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 quá trình phát triển thuốc, đã công bố việc mua lại hai doanh nghiệp trong lĩnh vực khám phá thuốc được hỗ trợ bởi AI: Valence và Cyclica.

Kết luận

AI tạo sinh có tiềm năng cách mạng hóa thị trường hóa chất bằng cách đẩy nhanh 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 nâng cao độ an toàn. Việc sử dụng các mô hình AI tạo sinh để thiết kế các vật liệu mới với các đặc 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 chất thải và cải thiện khả năng tái chế của sản phẩm.