化学市場規模の人工知能(AI)は、 US$ 1.40 Bn で 2024 そして到達する予定 US$ 12.51 バイ 2031、混合の年次成長率で育つ (CAGR) 2024年~2031年 36.7%お問い合わせ 人工知能(AI)は、プロセスや発見を改善するために、化学工業によって広く採用されています。 基礎研究から生産まで、さまざまな方法で化学者を支援しています。 研究では、AI技術のような 機械学習 ディープラーニングは、人間の知見を拡張しています。 製薬会社はAIを使ってスピードアップ 薬の発見 そして材料の開発。 AIは、有望な候補を識別するために分子と反応の巨大なデータベースを分析します。 科学者たちは、以前よりもはるかに効率的な化学空間を探索するのに役立ちます。
化学市場の地域洞察における人工知能(AI)
プロフィール 1. 化学市場シェア(%)の人工知能(AI)、地域別、2024年
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アナリスト視点:
化学市場の人工知能(AI)は、近い将来に著しく成長することが期待されています。 成長の主要市場ドライバーは、より生産的で安全な化学プロセスの需要の増加を含みます。 機械学習やコンピュータビジョンなどのAI技術は、発見をスピードアップし、化学合成経路を最適化することができます。 また、化学物質の環境影響を削減し、持続可能性を向上させるための成長の必要性もあります。 AIは、よりグリーンな化学ソリューションを開発するのに役立ちます。 しかし、AIシステムに関連した高い投資・メンテナンスコストは、市場成長を初期に抑制する可能性があります。
北アメリカは、地域の主要なプレーヤーから広範な研究開発活動によって運転される化学市場での人工知能(AI)を今後も支配します。 しかし、アジアパシフィックは、最も急速に成長している地域市場として出現する見込みです。 中国やインドなどの国で国内のAIチャンピオンを発展させ、先進技術の普及、政府の普及が進んでいます。
化学物質、医薬品、バイオテクノロジーの分野では、AIにとって最も有利な機会を提供する予定です。 これはAIが薬の発見プロセスを大幅に加速し、コストを削減できるからです。 また、農薬、水処理薬品、コーティングなどの専門化学分野における利用状況が高まっています。 今後は、AI技術への投資がますます増加し、膨大なデータセットからインサイトを獲得し、競争力を維持していくことが期待されます。
化学市場ドライバーの人工知能(AI)
化学分析の自動化: 機械学習と人工知能技術の進歩により、ルーチンの化学分析タスクを自動化することで、高度に実現可能になりました。 ニューラルネットワークを搭載したAIシステムは、既存の分析データを活用して、化合物識別、プロパティ予測、および構造活性モデリングなどのタスクを実行できます。 これは、人間の専門家に対する信頼を減らし、より複雑な課題に焦点を当てるためにそれらを解放します。
分析結果のスキャン、スペクトラの分類、または分子を特徴付けるような反復的なジョブを自動化することにより、AIは化学ラボの生産性を著しく向上することを約束します。 各試験結果を手動で調べるよりも、化合物はスケールと異常な結果で急速に分析し、さらなる調査のためにフラグを立てることができます。 これにより、研究者は、ヒットの追求で、はるかに大きいライブラリをスクリーニングすることができます。 機関データベースで訓練されたシステムも、組織全体で知識を膨らませるのに役立ちます。これにより、スタッフが新しいプロジェクトを回転させながら、時間をかけて一貫した分析を保証します。 たとえば、2021年に国連経済社会評議会が提供したデータによると、初期採用者は自動化により30〜40%の生産性が向上しています。
生産プロセスの最適化: 大規模な化学製造では、AIは重要な効率と最適化を駆動するために実装されています。 神経ネットワークは、温度、圧力、材料特性、スループットなどの可変的な範囲で広大な生産データセットでパターンを学ぶことができます。 それらは最も影響力のある要因および相互作用を識別し、相互に依存しない単位操作を渡る理想的な動作条件を正確に決定します。 粗いルールベースのコントロールよりも、AIは、プロセスを最大限のパフォーマンスポイントで自律的に維持することができます。
出力品質を継続的に監視し、それに応じてパラメータを調整することにより、AIは、条件が必然的に時間をかけて漂流しても、製造の一貫性を保証します。 原材料の仕様や機器の摩耗の変化などのアップデートは、自動的に補正できます。 予測的なメンテナンスツールは、機器のテレメトリーを分析して、問題を特定し、計画されていないダウンタイムを削減します。 デジタルツインシミュレーションと組み合わせたAIは、需要や予期しない変化に対応して、工場全体を動的に再構成する方法を見つけます。 たとえば、2021年に、国連産業開発機構のハイライトによって提供されるレポートによると、予測保全のためのAI技術は、25%によって予期しないダウンタイムを減らすために主要なヨーロッパの化学メーカーを可能にしました。
化学市場の機会における人工知能(AI)
予測的な維持: 人工知能による予測的なメンテナンスは、化学業界におけるプラント性能、安全性、持続可能性の目標を最適化する重要な役割を果たします。 高度なセンサー、IoT機器、機械学習アルゴリズムの使用により、AIを活用した予測保守ソリューションは、リアルタイムで機器の動作を監視することができます。 複数の操作パラメータを分析し、異常を検知し、可視症状が生じる前にも機器の故障を正確に予測できます。 これは、生産能力と収益の重要な損失を引き起こす可能性がある予期しない故障や停電を回避するのに役立ちます。 AIに基づく予測保守戦略を実装することで、従来の反応や予防保守のアプローチから、より費用対効果の高い信頼性集中型モデルへの移行が可能です。 例えば、米国のAIソリューションのエネルギー省による研究によると、化学プラントは最大30%オフダウンタイムを削減するのに役立ちます。
新製品の発見: 新製品の発見は、AI化学産業におけるイノベーションと成長に大きな機会を提供できます。 C 新しい化学化合物の実験的発見と開発は、長く、高価で欠陥のあるプロセスです。 ケミストは、試験とエラーのアプローチに大きく依存し、化学ライブラリを確立しました。 しかし、AIや機械学習モデルは、既存のデータに予期しない接続を明らかにし、人間の単独で不可能な規模で潜在的な分子特性と反応をシミュレートすることにより、薬物と材料の発見をより効率的にしています。 化学構造と対応する特性の膨大なデータセットを分析することにより、AIシステムは、材料や医薬品の全く新しいクラスに望ましい、そして市場性のある特性を指すことができます。 これは、医薬品、農業、製造などの分野におけるイノベーションのペースを根本的に加速することができるパラダイムシフトを表しています。
すでにAIを活用した化学業界における新製品導入を推進しています。 約束を示す1つの領域は、持続可能な化学です。 植物および微生物種から得られる天然物構造のデータベースを調べることにより、AIは無毒な材料、プラスチックおよび他の混合物を作成するために予期しない生物刺激的な建築ブロックを明らかにしています。 もうひとつのアプリケーションはワクチンと治療設計です。 原子スケールでの分子ドッキングとタンパク質の折れをシミュレートすることにより、AIは、科学者エンジニアが、以前に有利な病気を治療できる免疫療法や遺伝子治療を正確に標的させることを支援しています。 AIの力と利用可能なデータ量が近い将来に指数関数的に成長するにつれて、最初の原則から革命的な新しい化学製品を発見または発明する能力も大幅に拡大します。 たとえば、国連環境計画(UNEP)によると、年間5兆米ドルで評価される2.3 Bnトンの現在の化学生産能力は、2030年までに2倍に投影される。
化学市場レポートカバレッジにおける人工知能(AI)
レポートカバレッジ | ニュース | ||
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基礎年: | 2023年 | 2024年の市場規模: | US$ 1.40 ベン |
履歴データ: | 2019年10月20日 | 予測期間: | 2024年 - 2031年 |
予測期間 2024~2031 CAGR: | 36.7%の | 2031年 価値の投射: | US$ 12.51 ポンド |
覆われる幾何学: |
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カバーされる区分: |
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対象会社: | 株式会社マヌチャーN.V、ICD N.V.、ユニバーソリューションズ、ブリンタグS.E.、ソジッツ株式会社、ICCインダストリーズ株式会社、Azelis Group NV、Tricon Energy Inc.、Biesterfeld AG、Omya AG、HELM AG、Sinochem Corporation、およびペトロケム中東。 | ||
成長の運転者: |
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拘束と挑戦: |
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化学市場動向における人工知能(AI)
機械学習および深い学習の技術の採用: 近年では、機械学習やディープラーニングなどの人工知能技術が一層進化しています。 化学物質の特性、構造、反応を含む膨大なデータセットを分析することにより、機械学習アルゴリズムは、研究や製品開発に役立つ複雑なパターンを発見することができます。 例えば、機械学習は製薬会社がより効率的に新しい薬剤の混合物を設計するのを助けました。 ラボでの試行錯誤よりも、AIは、分子構造が最も安全かつ効果的な薬である可能性があることを予測するのに役立ちます。 これは、かなり加速薬の発見のタイムライン. 同様に、新しいポリマー、触媒または専門化学薬品を開発する材料会社は目撃された機械学習が最適の公式を推薦しました。 過去の処方、実験および結果の巨大なライブラリを調べることにより、機械学習は、ターゲットのプロパティで新しい製品を処方するのに役立ちます相関を識別します。 たとえば、2021年、アメリカ化学評議会が実施した調査によると、米国大化学会社の80%以上は、AIプロジェクトを積極的に実施またはパイロット化し、5年前から最大30%の実績があります。
大手化学会社によるAIスタートアップへの投資の増加: 大手化学会社は、そのビジネスのさまざまな側面を変革し、効率性を促進するために、人工知能の可能性を認識しています。 化学業界に注力した技術を開発するAIのスタートアップに積極的に参入・投資をしています。 外部のイノベーターとの資金調達と提携に向けて、これらの大企業は、外部からの新しいアイデアを探求するために開いています。 早期に有望なAIスタートアップに投資することで、最新のAIアプリケーションを商品化するカーブを先取りすることを目指しています。 増加した投資は、多くのAIスタートアップが業界固有の課題を解決するという成功の認識です。
人工知能のスタートアップエコシステムにおける大きな化学選手の深い関与のこの傾向は、化学物質市場におけるAIの開発に積極的に影響を与えています。 スタートアップが新しいパートナーから資金と現実世界の産業データと問題の両方にアクセスできるため、セクターにおけるよりターゲットを絞った研究開発に満たすことができます。
化学市場拘束における人工知能(AI)
最近の開発:
プロフィール 2. 化学市場シェア(%)の人工知能(AI)、タイプによって、2024年
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化学市場での人工知能(AI)のトップ企業
定義: 化学企業がより迅速かつインテリジェントに動作させることができる効果的な機器は、人工知能です。 オートメーション、化学反応の洞察、および高められた産業環境は技術がより生産的な操作をする少数の方法です。
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Ankur Rai
Ankur Rai is a Research Consultant with over 5 years of experience in handling consulting and syndicated reports across diverse sectors. He manages consulting and market research projects centered on go-to-market strategy, opportunity analysis, competitive landscape, and market size estimation and forecasting. He also advises clients on identifying and targeting absolute opportunities to penetrate untapped markets.
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