報告重點：
- 生成式 AI 模型可用於優化化學製程，例如反應優化和製程設計，透過預測新設計的效能並找出需要改進的領域。
- 透過自動化材料發現過程並透過模擬優化材料的特性，生成式 AI 模型可以減少化學合成和生產所需的時間和資源。
- 生成式 AI 模型可用於加速新藥物和材料的開發，使公司能夠更快、更有效率地將產品推向市場。
- 生成式 AI 模型可用於開發具有改進的機械特性和阻氣特性的新材料，從而減少所需的材料量並提高產品的回收率。
- 生成式 AI 模型可用於預測新材料的安全性和毒性，使公司能夠開發更安全、更環保的產品。
根據 Univdatos Market Insights 的一份新報告，「化學市場中的生成式 AI」在 2022 年的估值為 12 億美元，並且由於技術的進步，預計在預測期（2023-2030 年）內將以約 28.3% 的穩定速度增長。化學工業中的生成式 AI 是指使用可以生成新化學化合物或預測其特性的 AI 模型。這些模型在已知化學化合物及其特性的龐大數據集上進行訓練，使它們能夠對新化合物做出預測並為其提出潛在應用。優化化學製程和減少浪費的不斷增長的需求正在推動市場發展。
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化學工業不斷尋找新的和創新的化合物來開發新產品並改進現有產品。生成式 AI 可以透過識別潛在的進一步研究候選者並提出新的應用來幫助加速這一過程。此外，生成式 AI 模型可以在已知化學化合物及其特性的龐大數據集上進行訓練，使它們能夠對新化合物做出預測並為其提出潛在應用。因此，對預測建模的需求正在加速市場的增長。
以下是一些近期發展：
- 2021 年，在日本，東京工業大學的研究人員使用生成式 AI 模型來設計用於鋰離子電池的新材料，從而產生具有改進的效能和效率的材料。
- 2021 年，在美國，密西根大學的研究人員使用生成式 AI 模型來優化鋰離子電池的製造過程，從而產生更有效率且更具成本效益的過程。
- 2022 年，德國政府宣布投資 10 億歐元用於 AI 研究和開發，作為其 AI 戰略的一部分。這項投資旨在支持醫療保健、交通運輸和製造等領域的 AI 技術開發。
- 2022 年，美國政府宣布投資 20 億美元用於 AI 研究和開發，作為其 AI 倡議的一部分。這項投資旨在支持醫療保健、交通運輸和國家安全等領域的 AI 技術開發。
- 2023 年 4 月，三井化學和 IBM 日本公司攜手合作，將 IBM Watson Discovery 與稱為生成式預訓練轉換器 (GPT) 的生成式 AI 整合，以加速和改進新應用的發現。透過使用數位轉型 (DX) 來加強業務營運，此次合作旨在提高三井化學產品的銷售額和市場佔有率。
- 2023 年 5 月，Recursion 是一家領先的 TechBio 公司，處於臨床階段，該公司利用生物學來工業化藥物開發，宣布收購了 AI 驅動藥物發現領域的兩家公司：Valence 和 Cyclica。
結論
生成式 AI 有潛力透過加速材料的發現和優化、提高製程效率、降低成本、提高生產力、提高永續性以及增強安全性來徹底改變化學市場。使用生成式 AI 模型來設計具有改進特性的新材料，例如能量密度和機械特性，可以促進更有效率和更具永續性的化學產品的開發。此外，生成式 AI 模型可用於優化化學製程、減少浪費並提高產品的回收率。
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