生成式 AI 在化學市場預計將大幅成長，至 2030 年將成長 28.3%，Univdatos Market Insights 預測

報告重點：

• 生成式AI模型可用於優化化學流程，例如反應優化和流程設計，通過預測新設計的性能並識別改進領域。
• 通過自動化物料發現過程並通過模擬優化物料的屬性，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氣體阻隔性能的新材料，從而可以減少所需的材料量並提高產品的可回收性。
• 生成式AI模型可用於預測新材料的安全性和毒性，從而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是指使用可以生成新化學化合物或預測其性質的AI模型。這些模型在已知化學化合物及其性質的大型數據集上進行了訓練，從而可以對新化合物進行預測並為其提出潛在的應用。優化化學流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創新化合物，以開發新產品和改進現有產品。生成式AI可以通過識別進一步研究的潛在候選者並提出新的應用來幫助加速此過程。此外，可以在已知化學化合物及其性質的大型數據集上訓練生成式AI模型，從而可以對新化合物進行預測並為其提出潛在的應用。因此，對預測建模的需求正在加速市場的增長。

近期的一些發展包括：

• 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，從而獲得了具有改進的性能和效率的材料。
• 2021年，在美國，密歇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，從而獲得了更高效，更具成本效益的過程。
• 2022年，德國政府宣布對AI研究和開發投資10億歐元，這是其AI戰略的一部分。該投資旨在支持醫療保健，運輸和製造等領域的AI技術的發展。
• 2022年，美國政府宣布對AI研究和開發投資20億美元，這是其AI倡議的一部分。該投資旨在支持醫療保健，運輸和國家安全等領域的AI技術的發展。
• 2023年4月，三井化學和IBM日本公司聯合起來，將IBM Watson Discovery與被稱為生成式預訓練轉換器（GPT）的生成式AI集成在一起，以加快並改善新應用程式的發現。通過使用數位轉型（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有潛力通過加速材料的發現和優化，提高流程效率，降低成本，提高生產力，提高可持續性和提高安全性來徹底改變化學市場。使用生成式AI模型設計具有改進性能（例如能量密度和機械性能）的新材料，可以導致開發更高效，更可持續的化學產品。此外，生成式AI模型可用於優化化學流程，減少浪費並提高產品的可回收性。