Univdatos Market Insights 预测：到 2030 年，化学市场中的生成式 AI 将飙升，增长率达 28.3%。

报告的主要亮点：

• 生成式人工智能模型可用于优化化学过程，例如反应优化和工艺设计，通过预测新设计的性能并识别需要改进的领域。
• 通过自动化材料发现过程并通过模拟优化材料的性能，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和材料的开发，使公司能够更快、更高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阻气性能的新材料，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，从而使公司能够开发更安全、更环保的产品。

根据Univdatos Market Insights的一份新报告，《化学领域中的生成式人工智能市场》在2022年的估值为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指的是使用能够生成新的化合物或预测其属性的AI模型。这些模型接受过已知化合物及其属性的大型数据集的训练，从而可以对新化合物进行预测并为其建议潜在的应用。优化化学工艺和减少浪费的日益增长的需求正在推动市场发展。

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化学工业一直在寻找新的创新化合物，以开发新产品并改进现有产品。生成式人工智能可以通过识别进一步研究的潜在候选者并提出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合物及其属性的大型数据集上进行训练，从而可以对新化合物进行预测并为其建议潜在的应用。因此，对预测建模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AI模型来设计用于锂离子电池的新材料，从而产生了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AI模型来优化锂离子电池的制造过程，从而形成了一种更高效且具有成本效益的流程。
• 2022年，德国政府宣布投资10亿欧元用于AI研发，这是其AI战略的一部分。这项投资旨在支持医疗保健、运输和制造业等领域的AI技术发展。
• 2022年，美国政府宣布投资20亿美元用于AI研发，这是其AI倡议的一部分。这项投资旨在支持医疗保健、运输和国家安全等领域的AI技术发展。
• 2023年4月，三井化学和IBM日本联手将IBM Watson Discovery与被称为生成式预训练转换器（GPT）的生成式AI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，此次合作旨在增加三井化学产品的销售额和市场份额。
• 2023年5月，Recursion是一家领先的TechBio公司，正处于临床阶段，该公司利用生物学来实现药物开发的工业化，该公司宣布收购了AI驱动的药物发现领域的两家企业：Valence和Cyclica。

结论

生成式人工智能具有彻底改变化学市场的潜力，它可以通过加速材料的发现和优化、提高工艺效率、降低成本、提高生产率、提高可持续性以及增强安全性来实现这一目标。使用生成式AI模型设计具有改进性能（如能量密度和机械性能）的新材料可以促进更高效和可持续的化学产品的开发。此外，生成式AI模型可用于优化化学过程，减少浪费并提高产品的可回收性。