報告重點摘要：
- 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，透過預測新設計的性能並確定需要改進的領域。
- 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，這可以減少所需材料的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及毒性，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，生成式 AI 化學品市場2022 年的價值為 12 億美元，預計在預測期（2023-2030 年）將以約 28.3% 的穩定速度增長，這歸功於技術的進步。化學工業中的生成式 AI 指的是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，使其能夠對新化合物做出預測並建議其潛在應用。 優化化學製程和減少廢棄物的需求不斷增長，正在推動市場發展。
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化學工業不斷尋找新的、創新的化合物來開發新產品和改進現有產品。 生成式 AI 可以透過識別潛在候選材料進行進一步研究並建議新應用來加速這一過程。 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，使其能夠對新化合物做出預測並建議其潛在應用。 因此，預測模型的需要正在加速市場的增長。
最近的一些發展包括：
- 2021 年，在日本，東京工業大學的研究人員使用生成式 AI 模型設計用於鋰離子電池的新材料，從而產生了具有改進性能和效率的材料。
- 2021 年，在美國，密歇根大學的研究人員使用生成式 AI 模型優化製造鋰離子電池的過程，從而實現了更有效且具成本效益的流程。
- 2022 年，德國政府宣布對人工智慧研究和開發投資 10 億歐元，作為其人工智慧戰略的一部分。 這項投資旨在支持醫療保健、交通運輸和製造業等領域的人工智慧技術的開發。
- 2022 年，美國政府宣布對人工智慧研究和開發投資 20 億美元，作為其人工智慧倡議的一部分。 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人工智慧技術的開發。
- 2023 年 4 月，三井化學與日本 IBM 聯手整合 IBM Watson Discovery 與稱為生成式預訓練轉換器 (GPT) 的生成式 AI，以加快和改進新應用的發現。 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場佔有率。
- 2023 年 5 月，Recursion 是一家領先的臨床階段 TechBio 公司，利用生物學來實現藥物開發的工業化，宣布收購了 AI 驅動藥物發現領域的兩家企業：Valence 和 Cyclica。
結論
生成式 AI 有望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品市場。 使用生成式 AI 模型設計具有改進特性（例如能量密度和機械性能）的新材料，可以促進開發更有效和永續的化學產品。 此外，生成式 AI 模型可用於優化化學製程、減少廢棄物並提高產品的可回收性。
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