INTELIGêNCIA ARTIFICIAL (AI) NO MERCADO QUíMICO SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

A inteligência artificial (AI) no tamanho do mercado químico é valorizada em US$ 1.40 bilhões em 2024 e é esperado alcançar US$ 12.51 bilhões em 2031, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 36,7% de 2024 a 2031. A inteligência artificial (AI) está sendo amplamente adotada pela indústria química para melhorar os processos e descobertas. AI está ajudando os químicos de várias maneiras que vão desde a pesquisa básica à produção. Em pesquisa, técnicas de IA como aprendizado de máquina e aprendizagem profunda estão aumentando as percepções humanas. Empresas químicas estão usando AI para acelerar descoberta de drogas e desenvolvimento de materiais. AI analisa enormes bases de dados de moléculas e reações para identificar candidatos promissores. Isso está ajudando os cientistas a explorar o espaço químico muito mais eficiente do que antes.

Inteligência Artificial (AI) em Mercado Químico

• América do Norte surgiu como a região dominante na inteligência artificial (AI) no mercado químico com presença de mercado de 40%. Isso se deve à presença de várias grandes empresas químicas nos EUA e no Canadá que adotaram tecnologias de IA em grande escala para gerar eficiências em seus processos de pesquisa e desenvolvimento (R&D). Essas empresas estão investindo fortemente no desenvolvimento de novas ferramentas e plataformas baseadas em IA. Por exemplo, muitos deles estabeleceram divisões de pesquisa separadas apenas focadas na criação de algoritmos e aplicações avançadas. Isso mostra seu forte compromisso em incorporar a transformação digital liderada pela IA.
• Ásia Pacífico a região, por outro lado, está testemunhando o crescimento mais rápido e tem enorme potencial inexplorado. Países como China, Índia, Japão e Coreia do Sul estão promovendo ativamente o uso de tecnologias avançadas em todas as indústrias. Os seus governos fornecem financiamento e incentivos liberais para promover a inovação. Além disso, as empresas químicas localizadas na Ásia Pacífico visam alavancar a IA para lidar com pressões e custos crescentes competitivos. Isto é evidente a partir do aumento do número de startups brotando com foco em soluções de AI personalizadas para produtos químicos verticais. A disponibilidade de talentos técnicos e baixos custos de investimento tornam a região atraente para os gigantes globais de tecnologia para estabelecer seus centros de desenvolvimento.
• Japão A competência em robótica é projetada para promover uma maior adoção de soluções de robótica movidas por IA em seu extenso mercado de produtos químicos. A China, também, está prevista para contribuir significativamente devido a esforços concentrados de suas empresas para abraçar iniciativas de fabricação inteligentes apoiadas pela AI. Na Índia, a presença de uma enorme piscina de talentos proficiente em tecnologias de computação agita a demanda pelo desenvolvimento local de produtos AI. Seus prósperos clusters de produtos químicos farmacêuticos e especialidades fornecem ambiente de aplicação adequado para ferramentas de IA personalizadas. A Coreia do Sul, entretanto, mostrou confiança em sistemas de manutenção preditiva avançados que dependem de IA e Internet-de-coisas (IoT) para inspeção preditiva e diagnósticos em todas as plantas.

Figura 1. Inteligência Artificial (AI) no Mercado Químico Compartilhar (%), por região, 2024

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Ponto de vista do analista:

A inteligência artificial (AI) no mercado químico deve crescer significativamente no futuro próximo. Os principais impulsionadores do mercado de crescimento incluem a crescente demanda por processos químicos mais produtivos e seguros. As tecnologias de IA, como aprendizado de máquina e visão de computador, podem ajudar a acelerar a descoberta e otimizar as rotas de síntese química. Há também uma necessidade crescente de reduzir o impacto ambiental e melhorar a sustentabilidade na indústria química. A IA pode ajudar a desenvolver soluções químicas mais ecológicas. No entanto, altos custos de investimento e manutenção associados aos sistemas AI podem restringir o crescimento do mercado inicialmente.

A América do Norte provavelmente continuará dominando a inteligência artificial (AI) no mercado químico impulsionado por extensas atividades de R&D de grandes jogadores da região. No entanto, a Ásia-Pacífico deverá emergir como o mercado regional mais rápido crescimento. Isso se deve ao aumento das atividades industriais, ao aumento da adoção de tecnologias avançadas e ao foco do governo no desenvolvimento de campeões domésticos de IA em países como China e Índia.

Nos setores químicos, os produtos farmacêuticos e a biotecnologia são projetados para proporcionar oportunidades mais lucrativas para a IA. Isso ocorre porque a IA pode acelerar muito os processos de descoberta de drogas e reduzir os custos. A IA também encontrará o uso crescente em áreas químicas especializadas, como agroquímicos, produtos químicos de tratamento de água e revestimentos. Em frente, as pequenas e médias empresas químicas devem investir cada vez mais em tecnologias de IA para aumentar a eficiência, obter insights de vastos conjuntos de dados e permanecer competitiva.

Inteligência Artificial (AI) em Drivers de Mercado Químico

Análise química automatizante: Com avanços em aprendizado de máquina e técnicas de inteligência artificial, automatizar tarefas de análise química de rotina tornou-se altamente viável. Os sistemas de IA alimentados por redes neurais podem alavancar vastas quantidades de dados analíticos existentes para realizar tarefas como identificação composta, predição de propriedade e modelagem de estrutura-atividade com níveis de precisão sobre-humanos. Isso reduz a confiança em especialistas humanos e os libera para se concentrar em desafios mais complexos.

Ao automatizar trabalhos repetitivos como resultados analíticos de digitalização, classificando espectros ou caracterizando moléculas, a IA promete aumentar significativamente a produtividade em laboratórios de química. Em vez de examinar manualmente cada desfecho de teste, os compostos podem ser rapidamente analisados em escala e resultados anômalos sinalizados para investigação adicional. Isso permite que os pesquisadores monitorem bibliotecas muito maiores em busca de sucessos. Sistemas treinados em bancos de dados institucionais também ajudam a extrapolar o conhecimento em uma organização, garantindo assim uma análise consistente ao longo do tempo, mesmo quando a equipe gira em novos projetos. Por exemplo, de acordo com os dados fornecidos pelo Conselho Económico e Social das Nações Unidas em 2021, os primeiros adotadores estão testemunhando aumentos de produtividade de 30-40% através da automação.

Otimizando os processos de produção: Na fabricação química em grande escala, a IA está sendo implementada para gerar eficiência e otimização significativas. As redes neurais podem aprender padrões em vastos conjuntos de dados de produção abrangendo variáveis como temperaturas, pressões, propriedades materiais e taxas de transferência. Eles então identificam os fatores mais influentes e suas interações para determinar com precisão as condições de operação ideais em operações unitárias interdependentes. Em vez de controles baseados em regras brutas, AI permite manter autônoma um processo em seu ponto de desempenho máximo.

Ao monitorar continuamente a qualidade da saída e ajustar os parâmetros de acordo, a IA garante a consistência da fabricação, mesmo quando as condições inevitavelmente derivam ao longo do tempo. Qualquer atualização como mudanças nas especificações de matéria-prima ou desgaste do equipamento pode ser compensada automaticamente para. As ferramentas de manutenção preditiva também analisam a telemetria do equipamento para identificar problemas iminentes, reduzindo assim o tempo de inatividade não planejado. Combinado com simulações gêmeas digitais, a IA encontra maneiras de reconfigurar dinâmicamente plantas inteiras em resposta a mudanças de demanda ou imprevistos. Por exemplo, em 2021, de acordo com um relatório fornecido pela Organização das Nações Unidas para o Desenvolvimento Industrial destaca, as tecnologias de IA para a manutenção preditiva permitiram que um fabricante químico europeu líder reduzisse o tempo de inatividade inesperado em 25%.

Inteligência Artificial (AI) em Oportunidades de Mercado Químico

Manutenção preditiva: A manutenção preditiva através da inteligência artificial pode desempenhar um papel fundamental na otimização do desempenho das plantas, segurança e objetivos de sustentabilidade na indústria química. Com o uso de sensores avançados, dispositivos de IoT e algoritmos de aprendizado de máquina, as soluções de manutenção preditiva alimentadas por IA são capazes de monitorar extensivamente as operações de equipamentos em tempo real. Eles podem analisar vários parâmetros operacionais, detectar anomalias e prever com precisão falhas de equipamentos, mesmo antes de surgirem sintomas visíveis. Isso ajuda a evitar quebras inesperadas e perdas que podem causar perdas significativas na capacidade de produção e receitas. Ao implementar estratégias de manutenção preditiva baseadas em IA, as empresas químicas podem transitar de abordagens convencionais de manutenção reativa ou preventiva para um modelo mais econômico e focado em confiabilidade. Por exemplo, de acordo com os estudos do Departamento de Energia das soluções de IA dos EUA ajudam as plantas químicas a reduzir o tempo de inatividade não planejado em até 30% .

Nova descoberta de produtos: A nova descoberta de produtos poderia proporcionar oportunidades significativas de inovação e crescimento na indústria química AI. C A descoberta experimental e desenvolvimento de novos compostos químicos é um processo longo, caro e imperfeito. Os químicos confiam em grande parte em abordagens de julgamento e erro e bibliotecas químicas estabelecidas. No entanto, os modelos de IA e aprendizado de máquina estão tornando a descoberta de drogas e materiais mais eficientes, revelando conexões inesperadas em dados existentes e simulando potenciais propriedades moleculares e reações em uma escala impossível apenas para os seres humanos. Ao analisar vastos conjuntos de dados de estruturas químicas e características correspondentes, os sistemas de IA podem apontar o caminho para classes inteiramente novas de materiais e medicamentos com características desejáveis e comercializáveis. Isso representa uma mudança de paradigma que poderia acelerar radicalmente o ritmo da inovação em campos como os farmacêuticos, a agricultura, a fabricação e muito mais.

Várias startups já estão aplicando IA para impulsionar a introdução de novos produtos na indústria química. uma área que mostra a promessa é a química sustentável. Ao examinar bases de dados de estruturas de produtos naturais derivadas de milhões de espécies vegetais e microbianas, a AI está revelando blocos de construção bioinspirados inesperados para a criação de materiais não tóxicos, plásticos e outros compostos. Outra aplicação é o projeto de vacina e terapia. Ao simular a doca molecular e a dobra de proteínas na escala atômica, a IA está ajudando os cientistas a projetar imunoterapias direcionadas com precisão e terapias genéticas que poderiam tratar doenças anteriormente intratáveis. À medida que o poder da IA e a quantidade de dados disponíveis cresce exponencialmente em um futuro próximo, sua capacidade de descobrir ou inventar novos produtos químicos revolucionários de principios também vai escalar dramaticamente. Por exemplo, de acordo com o Programa das Nações Unidas para o Ambiente (PNUA), a atual capacidade de produção química de 2,3 toneladas, avaliada anualmente em US$ 5 trilhões, é projetada para dobrar até 2030.

Inteligência Artificial (AI) em Tendências de Mercado Químico

Adoção de aprendizado de máquina e técnicas de aprendizagem profunda: A indústria química se transformou cada vez mais em tecnologias de inteligência artificial, como aprendizado de máquina e aprendizagem profunda em anos. Ao analisar vastos conjuntos de dados contendo propriedades, estruturas e reações de produtos químicos, algoritmos de aprendizado de máquina podem descobrir padrões complexos que ajudam na pesquisa e desenvolvimento de produtos. Por exemplo, o aprendizado de máquina ajudou as empresas farmacêuticas a projetar novos compostos de drogas de forma mais eficiente. Em vez de testes e erros em laboratórios, a AI ajuda a prever quais estruturas moleculares são mais propensas a ser medicamentos seguros e eficazes. Isso tem cronogramas de descoberta de drogas significativamente acelerados. Da mesma forma, as empresas de materiais que desenvolvem novos polímeros, catalisadores ou especialidades químicas têm testemunhado machine learning recomendar formulações ideais. Ao examinar enormes bibliotecas de formulações passadas, experimentos e resultados, o aprendizado de máquina identifica correlações que ajudam a formular novos produtos com propriedades segmentadas. Por exemplo, em 2021, de acordo com uma pesquisa realizada pelo Conselho Americano de Química, mais de 80% das grandes empresas químicas dos EUA estão implementando ativamente ou pilotando projetos de IA, até 30% cinco anos atrás.

Maiores investimentos em startups de IA por grandes empresas químicas: As principais empresas químicas reconheceram o potencial da inteligência artificial para transformar vários aspectos de seus negócios e gerar eficiências. Eles estão ativamente buscando e investindo em startups de IA que estão desenvolvendo tecnologias focadas em indústrias químicas. Esta mudança para financiamento e parceria com inovadores externos sinalizar essas grandes corporações estão abertas para explorar novas ideias de fora. Ao investir em startups promissoras de IA precocemente, gigantes químicos estão com o objetivo de ficar à frente da curva na comercialização de mais novas aplicações de IA. Os investimentos aumentados são também um reconhecimento do sucesso que muitas startups de IA estão alcançando na resolução de desafios específicos da indústria.

Esta tendência de envolvimento mais profundo de grandes players químicos no ecossistema de startups AI está impactando positivamente o desenvolvimento de IA no mercado de produtos químicos. Ele está fornecendo enfoque para pesquisa e desenvolvimento mais direcionados no setor, uma vez que as startups têm acesso a dados e problemas da indústria do mundo real de seus novos parceiros.

Inteligência Artificial (AI) em restrições químicas do mercado

• Requisitos de investimento elevados: A indústria química normalmente exige grandes investimentos de capital para criar instalações de fabricação. Adotar novas tecnologias, como a inteligência artificial, também exige investimentos substanciais para a compra de equipamentos e software avançados, contratação de talentos qualificados, condução de R&D e integração de soluções de IA em processos existentes. Embora a AI tenha grande potencial para otimizar as operações, aumentar a produtividade e acelerar os ciclos de desenvolvimento de produtos no setor químico, os altos custos associados à sua implementação estão proibindo muitos pequenos e médios jogadores de abraçar essas tecnologias. Configurar a infraestrutura de TI de Tecnologia da Informação necessária para coletar e processar grandes conjuntos de dados químicos, desenvolver algoritmos de IA personalizados e treinar modelos abrangentes de aprendizado de máquina requer milhões de dólares que a maioria das empresas químicas de tamanho médio pode não ter acesso. Mesmo aplicações de IA simples como usar visão de computador para inspeção de qualidade ou manutenção preditiva de plantas precisam de sobreposições significativas de capital. Sem recursos financeiros suficientes, alavancar a IA torna-se uma opção inviável para essas empresas. Isso atua como um grande bloqueio na adoção generalizada de IA através da vasta indústria quimicamente diversificada. Por exemplo, de acordo com a Conferência das Nações Unidas sobre Comércio e Desenvolvimento (UNCTAD), o Global Foreign Direct Investment.(FDI) flui de 35% em 2020, de US$ 1,5 trilhões em 2019 para US$ 1 trilhão.
• Contrapeso: Começar pequeno com projetos piloto: Começando com projetos piloto de baixo risco menores para demonstrar o retorno potencial sobre o investimento (ROI) sem exigir capital inicial substancial pode contrabalançar a restrição. Uma vez comprovado sucesso, esses projetos piloto podem ser dimensionados gradualmente.
• Falta de mão-de-obra qualificada: A falta de uma mão-de-obra qualificada é um grande obstáculo que impede o crescimento da inteligência artificial no mercado químico. Enquanto a AI tem o potencial de revolucionar vários processos e operações em toda a indústria química, gerando eficiências de custo, otimizando a produção e abrindo novas portas de inovação, a escassez de profissionais com habilidades de IA está impedindo a plena realização desses benefícios. Ter especialistas em IA que entendem aspectos tecnológicos e de domínio é crucial para o desenvolvimento e implementação de soluções de IA relevantes. No entanto, empresas químicas em todo o mundo estão enfrentando desafios para recrutar e reter talentos que têm a experiência para trabalhar em projetos de IA adaptados às necessidades únicas da indústria química. De acordo com uma pesquisa realizada pelo Fórum Econômico Mundial, em 2021, 83% dos líderes de negócios químicos citaram a falta de habilidades disponíveis como uma barreira significativa para a adoção da IA. Sem a mão-de-obra que pode orientar a implantação de IA e maximizar o seu impacto, as empresas químicas estão hesitantes em investir fortemente nesta área promissora. Além disso, a reciclagem da mão-de-obra existente também está a revelar-se difícil. Os funcionários de fábricas químicas que realizam tarefas de rotina durante anos podem achar difícil transição para papéis mais estratégicos que exigem fortes habilidades digitais. Há uma escassez mundial de oportunidades para os profissionais químicos aumentar continuamente a habilidade em áreas relacionadas com a IA através de programas acessíveis. A menos que seja abordado através de esforços colaborativos entre a indústria, o governo e os educadores, essa trincheira de talentos dificultará o setor químico global de escalonar a adoção de IA e aproveitar tecnologias avançadas para prosperar em um mercado cada vez mais competitivo. Por exemplo, em 2021, de acordo com uma pesquisa realizada pelo Fórum Econômico Mundial, 83% dos líderes de negócios químicos citaram a falta de habilidades disponíveis como uma barreira significativa para a adoção da IA.
• Contrapeso: Procurando potenciais candidatos em áreas adjacentes, como ciência de dados, ciência da computação ou engenharia de processos que podem ter habilidades aplicáveis podem ser transicionados para a indústria química com relativamente pouco treinamento adicional.

Desenvolvimentos recentes:

• Em janeiro de 2023, Bayer entrou em uma parceria estratégica com o Google Cloud, que visava melhorar as capacidades da Bayer no domínio da pesquisa quântica de química. Esta colaboração é projetada para pioneiro novas vias na descoberta de drogas, utilizando as capacidades avançadas de aprendizado de máquina. A Bayer AG é uma empresa multinacional alemã farmacêutica e de biotecnologia, uma das maiores empresas farmacêuticas e empresas biomédicas do mundo. Em 2022, a empresa empregou cerca de 101.000 pessoas e tinha vendas de €50.7 Bn
• A Bayer está empenhada em impulsionar o desenvolvimento sustentável e gerar um impacto positivo através da inovação e do crescimento. A marca da empresa representa confiança, confiabilidade e qualidade em todo o mundo.
• Google Cloud é um conjunto de serviços de computação em nuvem oferecidos pelo Google Ele fornece uma variedade de serviços de nuvem modular, incluindo computação, armazenamento, análise de dados, aprendizado de máquina e mais plataforma de nuvem do Google (GCP) roda na mesma infraestrutura que o Google usa internamente para seus produtos de usuário final, como o Google Search, Gmail e Google Docs
• Em janeiro de 2023, pesquisadores iniciaram um estudo inovador aproveitando o poder do AlphaFold ao lado da inteligência artificial para acelerar o processo de criação de novas terapêuticas visando o câncer do fígado.
• Em 16 de janeiro de 2023, Chemical. A AI divulgou seu acordo de cooperação com a NovAliX, um líder global de CRO especializado em desenvolvimento de drogas, significando assim um passo significativo em seus esforços colaborativos.
• Química. AI é uma empresa de inteligência artificial que se concentra no desenvolvimento de ferramentas para as indústrias químicas e farmacêuticas.
• Em 2022, avanço significativo quando estudiosos da IIIT-Delhi elaboraram uma técnica inovadora orientada para a IA, com o objetivo de detectar agentes potencialmente cancerígenos dentro de compostos químicos.
• Em 2022, Sanofi garantiu uma parceria com Excientia, marcado por um investimento de US$ 100 milhões marcado para o avanço de 15 novas moléculas pequenas para o tratamento de câncer e distúrbios imunológicos, mostrando assim sua dedicação ao futuro da saúde. Exscientia é uma empresa global farmacêutica que usa inteligência artificial (AI) para descobrir melhores drogas mais rápido. A missão da empresa é codificar, automatizar e transformar todas as fases do processo de design e desenvolvimento de drogas, combinando as mais recentes técnicas de IA com inovação experimental . A plataforma validada da Exscientia entregou as três primeiras drogas projetadas por IA para entrar em ensaios clínicos.

Figura 2. Inteligência Artificial (AI) no Mercado Químico Compartilhar (%), Por Tipo, 2024

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Principais empresas na Inteligência Artificial (AI) no Mercado Químico

• Manuchar N.V
• IMCD N.V.
• Univar Solutions Inc.
• Brenntag S.E.
• Sojitz Corporation
• ICC Industries Inc.
• Grupo Azelis NV
• Tricon Energy Inc.
• Biesterfeld AG
• Omya AG
• HELM AG
• Sinochem Corporation
• Petrochem Médio Oriente FZE.

Definição: Um instrumento eficaz que pode fazer as empresas químicas operar mais rapidamente e inteligentemente é a inteligência artificial. Automação, insights de reação química e ambientes industriais aprimorados são apenas algumas maneiras que a tecnologia torna as operações mais produtivas.