生成式 AI 在化學市場預計將以 28.3% 的速度增長，至 2030 年，Univdatos Market Insights 預測

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地方。
• 透過自動化物料發現過程並透過模擬優化物料的特性，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和物料的開發，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性能和阻氣性能的新物料，從而減少所需物料的數量並提高產品的可回收性。
• 生成式AI模型可用於預測新物料的安全性和毒性，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，預計在預測期內（2023-2030年）將以約28.3%的穩定速度增長。化學工業中的生成式AI指的是使用可以生成新的化學化合物或預測其特性的AI模型。 這些模型經過大量已知化學化合物及其特性的數據集訓練，使它們能夠對新化合物進行預測並提出它們的潛在應用。 優化化學製程和減少浪費的需求不斷增長，正在推動市場發展。

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化學工業一直在尋找新的創新化合物來開發新產品和改進現有產品。 生成式AI可以透過識別潛在的候選者以供進一步研究並提出新的應用來幫助加速此過程。 此外，生成式AI模型可以根據已知化學化合物及其特性的大型數據集進行訓練，使它們能夠對新化合物進行預測並提出它們的潛在應用。 因此，對預測建模的需求正在加速市場的成長。

最近的一些發展如下：

• 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物料，從而獲得了性能和效率更高的物料。
• 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，從而實現了更高效和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策略的一部分。 這項投資旨在支持醫療保健、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、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日本聯手將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程式的發現。 透過使用數位轉型（DX）來增強業務運營，此次合作旨在提高三井化學產品的銷售額和市佔率。
• 2023年5月，Recursion是一家領先的TechBio公司，正處於臨床階段，該公司利用生物學來實現藥物開發的工業化，宣布收購AI驅動藥物發現領域的兩家企業：Valence和Cyclica。

結論

生成式AI有潛力透過加速物料的發現和優化、提高製程效率、降低成本、提高生產力、提高永續性和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物料，例如能量密度和機械性能，可以導致開發更高效和更永續的化學產品。 此外，生成式AI模型可用於優化化學製程、減少浪費和提高產品的可回收性。