报告的重点摘要：
- 生成式人工智能模型可用于优化化学过程，例如通过预测新设计的性能和确定需要改进的领域来实现反应优化和工艺设计。
- 通过自动化材料发现过程和通过模拟优化材料的特性，生成式人工智能模型可以减少化学合成和生产所需的时间和资源。
- 生成式人工智能模型可用于加速新药物和材料的开发，使公司能够更快、更有效地将产品推向市场。
- 生成式人工智能模型可用于开发具有改进的机械性能和气体阻隔性能的新材料，从而减少所需材料的量并提高产品的可回收性。
- 生成式人工智能模型可用于预测新材料的安全性和毒性，使公司能够开发更安全、更环保的产品。
根据 Univdatos 市场洞察公司的一份新报告，化学品市场生成式人工智能在 2022 年的价值为 12 亿美元，预计在预测期内（2023-2030 年）将以约 28.3% 的稳定速度增长，这归功于技术的进步。化学工业中的生成式人工智能是指使用能够生成新的化学化合物或预测其性质的人工智能模型。这些模型在已知化学化合物及其性质的大型数据集上进行训练，使它们能够对新化合物进行预测并建议其潜在应用。优化化学过程和减少浪费的需求正在推动市场。
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化学工业一直在寻找新的和创新的化合物来开发新产品和改进现有产品。生成式人工智能可以通过识别有待进一步研究的潜在候选物并建议新的应用来帮助加速这一过程。此外，生成式人工智能模型可以在已知化学化合物及其性质的大型数据集上进行训练，使它们能够对新化合物进行预测并建议其潜在应用。因此，对预测模型的需求正在加速市场的增长。
最近的一些发展包括：
- 2021 年，在日本，东京工业大学的研究人员使用生成式人工智能模型设计用于锂离子电池的新材料，从而获得具有改进的性能和效率的材料。
- 2021 年，在美国，密歇根大学的研究人员使用生成式人工智能模型优化了制造锂离子电池的工艺，从而获得更高效、更具成本效益的工艺。
- 2022 年，德国政府宣布在其人工智能战略中投资 10 亿欧元用于人工智能研发。这项投资旨在支持医疗保健、交通运输和制造业等领域的人工智能技术开发。
- 2022 年，美国政府宣布在其人工智能计划中投资 20 亿美元用于人工智能研发。这项投资旨在支持医疗保健、交通运输和国家安全等领域的人工智能技术开发。
- 2023 年 4 月，三井化学与 IBM 日本合作，将 IBM Watson Discovery 与称为生成式预训练转换器 (GPT) 的生成式人工智能集成，以加速和改进新应用的发现。通过使用数字化转型 (DX) 来增强业务运营，此次合作旨在提高三井化学产品的销售额和市场份额。
- 2023 年 5 月，Recursion（一家利用生物学实现药物开发产业化的临床阶段领先 TechBio 公司）宣布收购了人工智能药物发现领域的两家公司：Valence 和 Cyclica。
结论
生成式人工智能有可能通过加速材料的发现和优化、提高工艺效率、降低成本、提高生产力、提高可持续性并增强安全性来彻底改变化学品市场。使用生成式人工智能模型设计具有改进特性的新材料（例如能量密度和机械性能）可以促进开发更高效和可持续的化学产品。此外，生成式人工智能模型可用于优化化学过程、减少浪费和提高产品的可回收性。
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