Univdatos Market Insights预计，到2030年，化学品市场中的生成式AI将实现28.3%的增长。

报告的主要亮点：

• 生成式AI模型可用于优化化学过程，例如反应优化和过程设计，通过预测新设计的性能并识别改进领域。
• 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AI模型可以减少化学合成和生产所需的时间和资源。
• 生成式AI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AI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，这可以减少所需的材料量并提高产品的可回收性。
• 生成式AI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 Market Insights的一份新报告，化学市场中的生成式AI在2022年的价值为12亿美元，并且由于技术的进步，预计在预测期内（2023-2030年）将以约28.3%的稳定速度增长。化学工业中的生成式AI指的是使用可以生成新的化合物或预测其属性的AI模型。这些模型在已知化合物及其属性的大型数据集上进行训练，从而可以预测新的化合物并提出其潜在应用。优化化学过程和减少浪费的需求不断增长正在推动市场发展。

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化学工业一直在寻找新的创新化合物来开发新产品并改进现有产品。生成式AI可以通过识别潜在的候选者以供进一步研究并提出新的应用来帮助加速这一过程。此外，生成式AI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，从而可以预测新的化合物并提出其潜在应用。因此，对预测建模的需求正在加速市场的增长。

以下是一些最近的进展：

• 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模型来优化制造锂离子电池的过程，从而产生了一个更高效且具有成本效益的过程。
• 2022年，德国政府宣布投资10亿欧元用于AI研发，作为其AI战略的一部分。这项投资旨在支持在医疗保健、交通运输和制造业等领域开发AI技术。
• 2022年，美国政府宣布投资20亿美元用于AI研发，作为其AI计划的一部分。这项投资旨在支持在医疗保健、交通运输和国家安全等领域开发AI技术。
• 2023年4月，三井化学和IBM日本联手将IBM Watson Discovery与称为Generative Pre-trained Transformer (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，此次合作旨在提高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，该公司处于临床阶段，利用生物学来工业化药物开发，宣布收购AI驱动的药物发现领域的两家企业：Valence和Cyclica。

结论

生成式AI有潜力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、提高可持续性和增强安全性来彻底改变化学市场。使用生成式AI模型设计具有改进性能（例如能量密度和机械性能）的新材料可以促进开发更高效和可持续的化学产品。此外，生成式AI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。