Univdatos Market Insights预计，到2030年，化学市场中的生成式AI将实现28.3%的惊人增长。

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阻气性能的新材料，从而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人工智能在 2022 年的估值为 12 亿美元，预计在预测期内（2023-2030 年）将以 28.3% 左右的稳定速度增长，这归功于技术的进步。化学工业中的生成式 AI 是指使用可以生成新化学化合物或预测其属性的 AI 模型。这些模型在已知化学化合物及其属性的大型数据集上进行训练，使它们能够预测新化合物并提出潜在的应用。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。

在此处访问示例 PDF - https://univdatos.com/get-a-free-sample-form-php/?product_id=47876

化学工业一直在寻找新的创新化合物来开发新产品和改进现有产品。生成式 AI 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 AI 模型可以在已知化学化合物及其属性的大型数据集上进行训练，使它们能够预测新化合物并提出潜在的应用。因此，对预测建模的需求正在加速市场的增长。

以下是一些最新的发展：

• 2021 年，在日本，东京工业大学的研究人员使用生成式 AI 模型设计用于锂离子电池的新材料，从而产生了性能和效率都得到提高的材料。
• 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，从而提高了效率和成本效益。
• 2022 年，德国政府宣布投资 10 亿欧元用于 AI 研究和开发，这是其 AI 战略的一部分。这项投资旨在支持医疗保健、交通运输和制造业等领域的 AI 技术开发。
• 2022 年，美国政府宣布投资 20 亿美元用于 AI 研究和开发，这是其 AI 计划的一部分。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 AI 技术开发。
• 2023 年 4 月，三井化学和 IBM 日本联手将 IBM Watson Discovery 与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，此次合作旨在提高三井化学产品的销售额和市场份额。
• 2023 年 5 月，领先的 TechBio 公司 Recursion 是一家处于临床阶段的公司，该公司利用生物学来实现药物开发的工业化，该公司宣布收购人工智能驱动药物发现领域的两家公司：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、提高可持续性和加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、减少浪费和提高产品的可回收性。