화학 시장에서의 인공지능(AI) 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2024-2031)

화학 시장 크기에서 인공 지능 (AI)는 가치 US$ 1.40 Bn 에서 2024 견적 요청 US$ 12.51 Bn 로 2031화합물 연례 성장률에서 성장하는 (CAGR) 2024에서 2031로 36.7%· 인공 지능 (AI)는 화학 산업에 의해 널리 채택되고 프로세스와 발견을 개선합니다. AI는 기본적인 연구에서 생산에 배열하는 각종 방법에 있는 화학자를 돕습니다. 연구에서, AI 기술은 좋아합니다 기계 학습 그리고 깊은 학습은 인간 통찰력을 augmenting. 화학 회사는 AI를 사용하여 가속화합니다. 약 발견 및 재료 개발. AI는 분자와 반응의 거대한 데이터베이스를 분석하여 유망한 후보자를 식별합니다. 과학자들은 화학 공간을 훨씬 효율적으로 탐구하는 데 도움이됩니다.

화학 시장에서의 인공지능(AI)

• 북아메리카 인공 지능 (AI)의 지배적 영역으로 40 %의 시장 존재를 가진 화학 시장. 미국과 캐나다의 여러 주요 화학 회사들의 존재로 인해 연구 및 개발 (R & D) 및 제조 공정에서 효율성을 구동하기 위해 대규모에 AI 기술을 채택했습니다. 이 회사는 새로운 AI 기반 도구 및 플랫폼을 개발하는 데 크게 투자하고 있습니다. 예를 들어, 많은 사람들이 고급 알고리즘 및 응용 프로그램의 생성에 초점을 맞춘 별도의 연구 부서를 설정했습니다. 이것은 AI-led 디지털 변환을 통합하는 강력한 약속을 보여줍니다.
• 아시아 태평양 지역, 다른 한편으로는 가장 빠른 성장을 목격하고 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 중국, 인도, 일본 및 대한민국과 같은 국가는 산업 전반에 걸쳐 첨단 기술을 적극적으로 추진하고 있습니다. 그들의 정부는 혁신을 촉진하기 위해 도서관 기금 및 인센티브를 제공합니다. 또한, 아시아 태평양에 위치한 화학 회사는 경쟁력 있는 압력과 비용을 최대한 활용하기 위해 AI를 활용합니다. 이것은 화학 수직을 위한 주문 AI 해결책에 초점으로 시작의 증가 수에서 분명합니다. 기술적인 재능과 낮은 투자 비용의 가용성은 그들의 발달 센터를 설치하기 위하여 세계적인 기술 거인을 위해 매력적인 지역을 만듭니다.
• 일본 Robotics의 역량은 광범위한 화학 시장에서 AI-powered Robotics 솔루션의 큰 채택을 주도하는 것으로 예상됩니다. 중국, 너무, AI에 의해 지원되는 똑똑한 제조 이니셔티브를 embrace하는 그것의 회사의 집중된 노력 때문에 현저하게 공헌하기 위하여. 인도에서, 컴퓨팅 기술에서 엄청난 재능 풀 숙련도가 현지 AI 제품 개발에 대한 수요를 저어. 그것의 thriving 약제와 특기 화학 클러스터는 주문을 받아서 만들어진 AI 공구를 위한 적당한 신청 환경을 제공합니다. South Korea meanwhile는 식물 전반에 걸쳐 예측 검사 및 진단을 위해 AI 및 Internet-of-things (IoT)에 의존하는 고급 예측 유지 보수 시스템에 의존합니다.

한국어 1. 화학 시장 점유율 (%)에서 인공 지능 (AI), 지역별, 2024

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분석 뷰 포인트:

화학 시장에서 인공 지능 (AI)는 가까운 미래에 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 성장의 핵심 시장 드라이버는 더 생산적이고 안전한 화학 공정에 대한 수요가 증가합니다. 기계 학습 및 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술은 발견을 가속화하고 화학 종합 경로를 최적화 할 수 있습니다. 환경 영향을 줄이고 화학 산업에서 지속 가능성 향상을 위해 성장할 필요가 있습니다. AI는 친환경 화학 솔루션을 개발할 수 있습니다. 그러나, AI 시스템과 관련 된 높은 투자 및 유지 보수 비용은 시장의 성장을 초기화 할 수 있습니다.

북미는 지구의 주요 플레이어에서 광범위한 R & D 활동에 의해 구동 화학 시장에서 인공 지능 (AI)을 지배 할 가능성이 있습니다. 그러나 Asia Pacific은 가장 빠르게 성장하는 지역 시장으로 진출할 것으로 예상됩니다. 중국과 인도와 같은 국가의 국내 AI 챔피언 개발에 대한 선진 기술의 채택, 산업 활동을 가속화하고 있습니다.

화학 분야 내에서 제약 및 생명 공학은 AI의 가장 수익성있는 기회를 제공하기 위해 계획됩니다. AI는 매우 약 발견 과정을 가속화하고 비용을 줄일 수 있기 때문입니다. AI는 또한 agrochemicals 물 처리 화학물질 및 코팅과 같은 전문화한 화학 지역에 있는 증가 사용법을 찾아낼 것입니다. 앞으로 이동하고, 작고 & 중간 화학 회사는 효율성, 광대한 datasets에서 통찰력을 얻는 AI 기술에 있는 점점 투자할 것으로 예상되고, 경쟁을 남아 있습니다.

Artificial Intelligence (AI) 화학 시장 드라이버

Automating 화학 분석: 기계 학습 및 인공 지능 기술에 대한 발전으로 일상적인 화학 분석 작업을 자동화 할 수 있습니다. 신경망에 의해 구동되는 AI 시스템은 기존 분석 데이터의 광대한 양을 활용할 수 있으며, 화합물 식별, 재산 예측, 그리고 정확성의 superhuman 수준과 구조적 행동 모델링과 같은 작업을 수행 할 수 있습니다. 인간 전문가에 대한 신뢰를 감소시키고 더 복잡한 과제에 집중할 수 있습니다.

분석 결과, 분류 spectra, 또는 특성화 분자와 같은 반복 작업을 자동화함으로써 AI는 화학 실험실에서 생산성을 크게 높일 것이라고 약속합니다. 각 시험 결과를 수동으로 시험하는 것보다, 화합물은 가늠자에 급속하게 분석되고 더 조사를 위한 anomalous 결과 조각될 수 있습니다. 이것은 연구원이 더 큰 라이브러리를 돌릴 수 있습니다. 기관 데이터베이스에 훈련 된 시스템은 조직 전체에 대한 여분의 지식을 돕기 위해 직원이 새로운 프로젝트에 회전하면서도 일관된 분석을 보장합니다. 예를 들어, 2021 년 유엔 경제 및 사회위원회 (United Nations Economic and Social Council)가 제공하는 데이터에 따르면 초기 채택자는 자동화를 통해 30-40%의 생산성 증가를 목격하고 있습니다.

생산 공정 최적화: 대규모 화학 제조에서 AI는 상당한 효율과 최적화를 구동하기 위해 구현됩니다. Neural 네트워크는 온도, 압력, 물자 재산 및 처리량과 같은 가변을 뼘으로 재는 광대한 생산 datasets에 있는 본을 배울 수 있습니다. 그들은 가장 영향력있는 요인과 상호 의존하는 단위 가동의 맞은편에 이상적인 운영 상태를 정확하게 결정하는 그들의 상호 작용을 확인합니다. Cred Rule 기반 제어보다는 AI는 최대 성능 포인트에서 프로세스를 자율적으로 유지 할 수 있습니다.

지속적으로 출력 품질 모니터링 및 조정 매개 변수에 따라, AI는 시간이 지남에 따라 적절하게 드리프트로 제조 일관성을 보장합니다. 원료 명세 또는 장비 착용에 있는 교대 같이 어떤 갱신은 자동적으로 보상될 수 있습니다. Predictive Maintenance tools는 핀 포인트 임의 문제점에 장비 telemetry를 분석하고, 따라서 계획되지 않은 가동 시간을 감소시킵니다. 디지털 트윈 시뮬레이션과 결합 된 AI는 수요 또는 비공개 아웃소싱을 변경하는 응답에서 동적 재구성 전체 식물을 재구성하는 방법을 찾습니다. 예를 들어, 2021 년, 유엔 산업 개발기구 (United Nations Industrial Development Organization)가 제공하는 보고서에 따르면 예측 유지 보수를위한 AI 기술은 25 %로 예상치 못한 가동 시간을 줄이기 위해 유럽 화학 제조업체를 활성화시킵니다.

화학 시장에서의 인공지능(AI)

예측 정비: 인공 지능을 통한 예측 유지 보수는 화학 산업에서 식물 성능, 안전 및 지속 가능성 목표를 최적화하는 역할을 할 수 있습니다. 첨단 센서, IoT 기기 및 기계 학습 알고리즘의 사용으로 AI-powered 예측 유지보수 솔루션은 실시간 장비 운영을 광범위하게 모니터링할 수 있습니다. 그들은 여러 작동 매개 변수를 분석 할 수 있으며, anomalies를 감지하고, 정확하게 볼 수 있는 증상이 발생하기 전에 장비 고장을 예측할 수 있습니다. 생산 능력과 수익에 상당한 손실을 일으킬 수있는 예상치 못한 고장 및 정전을 방지하는 데 도움이됩니다. AI를 기반으로 한 예측 유지 보수 전략을 구현함으로써 화학 회사는 기존의 민감성 또는 예방 유지 보수 접근 방식에서 비용 효율적이고 위험한 신뢰성 중심 모델로 전환 할 수 있습니다. 예를 들어, 미국 AI 솔루션의 에너지 부서의 연구에 따르면 화학 공장은 최대 30 %로 계획되지 않은 가동 시간을 줄일 수 있습니다.

새로운 제품 발견: 새로운 제품 발견은 AI 화학 공업에 있는 혁신과 성장을 위한 뜻깊은 기회를 제공할 수 있었습니다. C 새로운 화학 화합물의 실험적인 발견 그리고 발달은 긴, costly 및 imperfect 과정입니다. Chemists는 시험과 과실 접근에 크게 의존하고 화학 도서관을 설치했습니다. 그러나, AI 및 기계 학습 모델은 기존 데이터의 예상치 못한 연결을 공개함으로써 약물 및 재료 발견을 더 효율적으로 만들고 잠재적 인 분자 특성과 인간을 위해 불가능한 스케일의 반응을 시뮬레이션합니다. 화학 구조 및 대응 특성의 광대 한 데이터 세트를 분석함으로써, AI 시스템은 바람직하고 유연한 특성을 가진 재료와 의약품의 완전히 새로운 클래스를 향한 길을 지적 할 수 있습니다. 이것은 제약, 농업, 제조 등과 같은 분야에서 혁신의 속도를 가속화 할 수있는 패러다임 교대를 나타냅니다.

몇몇 시작은 이미 화학 공업에 있는 신제품 소개를 선전하기 위하여 AI를 적용하고 있습니다. 약속을 보여주는 1개의 지역은 지속 가능한 화학입니다. 식물과 미생물 종의 수백만에서 파생 된 천연 제품 구조의 데이터베이스에 따르면 AI는 비 독성 물질, 플라스틱 및 기타 화합물을 만들기위한 예상치 못한 생물 영감을받은 건물 블록을 공개합니다. 다른 신청은 백신과 치료 디자인입니다. 원자 가늠자에서 접히는 분자 도킹 그리고 단백질을 시뮬레이션해서, AI는 과학자 엔지니어가 이전에 불안정한 질병을 대우할 수 있던 면역 요법 및 유전자 치료를 정확하게 표적으로 했습니다. AI의 힘과 유효한 자료의 총계는 가까운 미래에서 exponentially 성장합니다, 첫번째 포위에서 혁명적인 새로운 화학물질 제품을 발견하거나 발명하는 능력은 또한 극적으로 확장할 것입니다. 예를 들어 유엔 환경 프로그램 (UNEP)에 따르면 현재 화학 생산 능력 2.3 Bn 톤의 현재 화학 생산 능력은 연간 US $ 5 조에 달하며 2030에 의해 두 배로 계획됩니다.

화학 시장에서의 인공지능(AI)

기계 학습 및 딥러닝 기술 채택: 화학 산업은 점점 기계 학습 및 몇 년 동안 깊은 학습과 같은 인공 지능 기술로 바뀌었습니다. 화학 물질의 특성, 구조 및 반응을 포함하는 광대한 데이터 세트를 분석함으로써, 기계 학습 알고리즘은 연구 및 제품 개발에서 원조하는 복잡한 패턴을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 기계 학습은 제약 회사가 새로운 약물 화합물을 더 효율적으로 설계하는 데 도움이되었습니다. 실험실에서 재판 및 오류보다 오히려 AI는 분자 구조가 안전하고 효과적인 의약품이 될 가능성이 가장 예측하는 데 도움이됩니다. 이것은 크게 가속화 된 약물 발견 시간. 마찬가지로, 새로운 폴리머를 개발하는 재료 회사, 촉매 또는 특수 화학 물질은 증인 기계 학습은 최적의 정립을 권장합니다. 과거 정립, 실험 및 결과의 거대한 라이브러리를 시험함으로써, 기계 학습은 대상 속성을 가진 새로운 제품을 형성하는 데 도움이 상관 관계를 식별합니다. 예를 들어, 2021에서 미국 화학위원회 (American Chemistry Council)가 실시한 설문 조사에 따르면, 미국 화학 회사의 80 % 이상이 단지 30 % 5 년 전에 AI 프로젝트를 적극적으로 구현하거나 조종하는 것입니다.

주요 화학 회사에 의해 AI 시작에 투자 증가: 주요 화학 회사는 인공 지능의 잠재력을 인식하고 비즈니스의 다양한 측면을 변환하고 효율성을 구동. AI 스타트업에 적극적으로 투자하고 있으며, 화학 산업에 초점을 맞춘 기술을 개발하고 있습니다. 외부 혁신자 신호와 함께 자금 조달 및 파트너를 향한이 변화는 외부에서 새로운 아이디어를 탐구하기 위해 열려 있습니다. AI 스타트업에 투자함으로써, 화학적 거대는 최신 AI 애플리케이션을 상용화하는 곡선을 앞두고 있습니다. 증가된 투자는 또한 많은 AI 스타트업의 인정을 받고 있습니다.

AI 스타트업 생태계의 대형 화학 선수의 깊은 참여는 화학 시장에서 AI 개발에 긍정적 영향을 미칩니다. 새로운 파트너로부터 펀드 및 실제 업계 데이터 및 문제 모두에 액세스할 수 있는 스타트업으로서 섹터에서 더 많은 표적 연구 및 개발에 대한 충실을 제공합니다.

화학 시장에서의 인공지능(AI)

• 높은 투자 필요조건: 화학 산업은 일반적으로 제조 시설을 설정하는 거대한 자본 투자가 필요합니다. 인공 지능과 같은 새로운 기술을 채택하면 고급 장비 및 소프트웨어, 숙련 된 재능을 고용하고 R & D를 수행하고 기존 프로세스로 AI 솔루션을 통합 할 수 있습니다. AI는 가동, 증가 생산력을 낙관하기 위하여 중대한 잠재력을 가지고 있고, 화학 분야에 있는 제품 개발 주기를 가속하고, 그것의 구현과 관련있는 높은 비용은 이 기술을 embracing에서 많은 작고 중간 선수를 prohibiting. 커넥티드 AI 알고리즘 개발, 커넥티드 AI 알고리즘 개발, 대규모 화학 회사들이 접근할 수 없는 백만 달러를 필요로 합니다. 식물의 품질 검사 또는 예측 유지 보수에 대한 컴퓨터 비전을 사용하여 같은 간단한 AI 응용 프로그램은 상당한 자본 아웃레이가 필요합니다. 충분한 금융 자원없이 AI를 레버리지는 이러한 회사에 대한 비유적 옵션이됩니다. 이 광대한 화학적 다양한 산업을 통해 AI의 광범위한 채택에 중요한 로드 블록 역할을합니다. 예를 들어, 무역 및 개발 (UNCTAD)의 유엔 회의에 따라 글로벌 외국인 직접 투자. (FDI )는 2020 년 US $ 1.5 조에서 2019 년 US $ 1 조에 35 %로 떨어졌다.
• 카운터밸런스: 파일럿 프로젝트에 작은 시작: 더 작아, 낮은 리스크 파일럿 프로젝트로 시작하면 투자에 잠재적 수익 (ROI)을 입증 할 수 있습니다. 일단 입증 된 성공,이 파일럿 프로젝트는 점차적으로 확장 될 수있다.
• 숙련 된 인력의 부족 : 숙련 된 인력의 부족은 화학 시장에서 인공 지능의 성장을 억제하는 주요 장애물입니다. AI는 화학 산업 전반에 걸쳐 다양한 프로세스와 작업을 혁명 할 수있는 잠재력이 있지만, 비용 효율을 생성하고, 생산 최적화 및 혁신의 새로운 문을 열어 AI 기술을 가진 전문가의 부족은 이러한 이점의 전체 실현을 방지하고 있습니다. 기술 및 도메인 측면을 이해하는 AI 전문가는 관련 AI 솔루션을 개발 및 구현하는 데 중요합니다. 그러나, 전 세계 화학 회사는 화학 산업의 독특한 요구에 맞게 AI 프로젝트에 대한 전문 지식을 가지고 채용 및 유지 재능에 도전하고 있습니다. 2021 년 세계 경제 포럼 (World Economic Forum)에서 실시 한 설문 조사에 따르면 화학 비즈니스 리더의 83%는 AI 채택을위한 중요한 장벽으로 사용 가능한 기술 부족을 인용했습니다. steer AI 배포를 할 수있는 인력없이 충격을 극대화 할 수있는 화학 회사는이 유망한 지역에 크게 투자 할 것입니다. 또한 기존 인력을 재훈련하는 것은 어렵습니다. 수년 동안 일상 업무를 수행하는 화학 공장 직원은 강력한 디지털 능력을 필요로하는 전략적인 역할로 전환 할 수 있습니다. 화학 전문가를위한 세계적 부족이 접근 가능한 프로그램을 통해 AI 관련 분야에서 지속적으로 기술 자체를 확보 할 수 있습니다. 업계, 정부 및 교육자 간의 협력적인 노력을 통해 떨어뜨릴 수없는, 이 재능 위기는 AI 채택과 더 많은 경쟁 시장에서 경쟁 시장에 대한 첨단 기술을 연마하여 글로벌 화학 분야를 엄밀하게합니다. 예를 들어, 2021 년 세계 경제 포럼 (World Economic Forum)에서 실시 한 조사에 따르면 화학 비즈니스 리더의 83%는 AI를 채택하기위한 중요한 장벽으로 사용 가능한 기술 부족을 인용했습니다.
• 카운터밸런스: 데이터 과학, 컴퓨터 과학, 또는 공정 공학과 같은 인접 분야에서 잠재적 인 후보를 찾고 적용 가능한 기술을 비교적 작은 추가 교육과 화학 산업으로 전환 할 수 있습니다.

최근 개발:

• 1월 2023일 베이어 Google Cloud와의 전략적 제휴에 진출하여 퀀텀 화학 연구의 영역에서 Bayer의 역량을 강화하는 것을 목표로합니다. 이 협력은 기계 학습의 진보된 기능을 사용하여 약 발견에 있는 새로운 통로를 개척하기 위하여 디자인됩니다. Bayer AG는 독일의 다국적 제약 및 생명 공학 회사이며 세계에서 가장 큰 제약 회사 및 생명 의학 회사 중 하나입니다. 회계에서 2022, 회사 주위에 고용 101,000 사람들 및 € 50.7 Bn의 판매
• Bayer는 지속 가능한 개발 및 혁신과 성장을 통해 긍정적 인 영향을 창출하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 회사의 상표는 신뢰, 신뢰도 및 질을 세계전반 뜻합니다.
• Google Cloud는 Google에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스 제품군입니다. 컴퓨팅, 스토리지, 데이터 분석, 기계 학습 및 Google Cloud Platform (GCP)이 Google이 Google Search, Gmail 및 Google Docs와 같은 최종 사용자 제품에 대해 내부적으로 사용하는 동일한 인프라에서 실행되는 모듈형 클라우드 서비스를 제공합니다.
• 1 월 2023에서 연구자들은 간암을 타겟팅하는 새로운 치료법을 만드는 과정을 가속화하기 위해 알파폴드의 힘을 활용하여 획기적인 연구를 시작했습니다.
• 1 월 16, 2023, 화학. AI는 NovAliX와의 협력 계약을 맺고 약물 개발을 전문으로하는 선도적 인 글로벌 CRO 전문 기업인 NovAliX와 협력 계약을 맺었습니다.
• 화학. AI는 화학 및 제약 산업을위한 개발 도구에 초점을 맞춘 인공 지능 회사입니다.
• 2022년에, IIIT-Delhi에서 학자가 화학 화합물 내의 잠재적으로 암 치료 대리인의 탐지를 위해 목적된 혁신적인 AI 몬 기술을 개발할 때 뜻깊은 돌파구.
• 2022년에 Sanofi는 파트너십을 확보했습니다. Exscientia, 그리스, 미국 $ 100 백만 투자에 의해 표시된 15 암 및 면역 장애의 치료에 대한 새로운 작은 분자의 발전에 대한 경고, 그로 인해 의료의 미래에 대한 헌신을 보여줍니다. Exscientia는 더 나은 약을 더 빨리 발견하기 위하여 인공 지능 (AI)를 이용하는 세계적인 pharmatech 회사입니다. 회사의 사명은, Automate를 인코딩하고, 실험적인 혁신을 가진 최신 AI 기술을 결합해서 약 디자인과 개발 과정의 각 단계를 변형시킵니다. Exscientia의 검증된 플랫폼은 임상 시험에 들어가는 최초의 3개의 AI 디자인 약물을 전달했습니다.

한국어 2. 화학 시장 점유율 (%)에서 인공 지능 (AI), 유형별, 2024

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화학 시장에서 인공 지능 (AI)의 최고 회사

• 마누엘 N.V
• 임베디드 N.V.
• Univar 솔루션 Inc.
• 브레인 태그 S.E.
• 회사 소개
• ICC 산업 Inc.
• Azelis 그룹 NV
• 트리콘 에너지 Inc.
• Biesterfeld AG, 영국
• 오미야 AG
• 헤드 라인
• Sinochem 주식 회사
• 석유 화학 중동 FZE.

정의: 화학 회사를 만드는 효과적인 계기는 더 빨리 작동하고 지능적으로 인공 지능입니다. 자동화, 화학 반응 통찰력 및 향상된 산업 환경은 기술이 더 생산적인 작업을 만드는 몇 가지 방법입니다.