Искусственный интеллект (ИИ) на химическом рынке РАЗМЕР И РАСПРОСТРАНЕНИЕ АНАЛИЗ - ТЕНДЕНЦИИ РОСТА И ПРОГНОЗЫ (2024-2031)

Искусственный интеллект (ИИ) в размерах химического рынка оценивается как $1,40 млрд в 2024 году Ожидается, что он достигнет 12,51 млрд долларов США к 2031 году, растущие с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 36,7% с 2024 по 2031 год. Искусственный интеллект (ИИ) широко используется в химической промышленности для улучшения процессов и открытий. ИИ помогает химикам различными способами: от фундаментальных исследований до производства. В исследованиях методы ИИ, такие как машинное обучение Глубокое обучение увеличивает человеческие знания. Химические компании используют ИИ для ускорения Открытие лекарства и развития материалов. ИИ анализирует огромные базы данных молекул и реакций для выявления перспективных кандидатов. Это помогает ученым исследовать химическое пространство гораздо эффективнее, чем раньше.

Искусственный интеллект (ИИ) в региональных исследованиях химического рынка

• Северная Америка Он стал доминирующим регионом в области искусственного интеллекта (ИИ) на химическом рынке с присутствием на рынке 40%. Это связано с присутствием нескольких крупных химических компаний в США и Канаде, которые широко используют технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности своих исследований и разработок (НИОКР) и производственных процессов. Эти компании вкладывают значительные средства в разработку новых инструментов и платформ на основе ИИ. Например, многие из них создали отдельные исследовательские подразделения, ориентированные исключительно на создание передовых алгоритмов и приложений. Это показывает их твердую приверженность внедрению цифровой трансформации под руководством ИИ.
• Азиатско-Тихоокеанский регион С другой стороны, регион демонстрирует самый быстрый рост и обладает огромным неиспользованным потенциалом. Такие страны, как Китай, Индия, Япония и Южная Корея, активно продвигают использование передовых технологий в различных отраслях. Их правительства предоставляют либеральное финансирование и стимулы для стимулирования инноваций. Кроме того, химические компании, расположенные в Азиатско-Тихоокеанском регионе, стремятся использовать ИИ, чтобы справиться с растущим конкурентным давлением и затратами. Это видно из растущего числа стартапов, ориентированных на индивидуальные решения ИИ для химических веществ. Наличие технических талантов и низкие инвестиционные затраты делают регион привлекательным для глобальных технологических гигантов.
• Япония Ожидается, что компетенции в области робототехники будут способствовать более широкому внедрению робототехнических решений на основе ИИ на обширном рынке химических веществ. Ожидается, что Китай также внесет значительный вклад благодаря сосредоточенным усилиям своих компаний по внедрению интеллектуальных производственных инициатив, поддерживаемых ИИ. В Индии наличие огромного пула талантов, владеющих вычислительными технологиями, стимулирует спрос на разработку местных продуктов ИИ. Его процветающие фармацевтические и специализированные химические кластеры обеспечивают подходящую среду применения для индивидуальных инструментов ИИ. В то же время Южная Корея продемонстрировала зависимость от передовых систем прогностического обслуживания, основанных на искусственном интеллекте и Интернете вещей (IoT), для прогностического контроля и диагностики на заводах.

Фигура 1. Искусственный интеллект (ИИ) в доле химического рынка (%), по регионам, 2024

Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии

Аналитическая точка зрения:

Ожидается, что искусственный интеллект (ИИ) на химическом рынке значительно вырастет в ближайшем будущем. Основными драйверами роста рынка являются растущий спрос на более продуктивные и безопасные химические процессы. Технологии ИИ, такие как машинное обучение и компьютерное зрение, могут помочь ускорить открытие и оптимизировать пути химического синтеза. Растет потребность в уменьшении воздействия на окружающую среду и повышении устойчивости химической промышленности. ИИ может помочь в разработке более экологичных химических решений. Однако высокие затраты на инвестиции и техническое обслуживание, связанные с системами искусственного интеллекта, могут изначально сдерживать рост рынка.

Северная Америка, вероятно, продолжит доминировать на химическом рынке искусственного интеллекта (ИИ), чему способствуют обширные исследования и разработки крупных игроков в регионе. Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим региональным рынком. Это связано с растущей промышленной деятельностью, растущим внедрением передовых технологий и сосредоточением правительства на разработке отечественных чемпионов по ИИ в таких странах, как Китай и Индия.

В химических секторах фармацевтика и биотехнология, по прогнозам, обеспечат наиболее выгодные возможности для ИИ. Это связано с тем, что ИИ может значительно ускорить процессы обнаружения лекарств и снизить затраты. ИИ также найдет все большее применение в специализированных химических областях, таких как агрохимикаты, химикаты для очистки воды и покрытия. Ожидается, что в будущем малые и средние химические компании будут все больше инвестировать в технологии ИИ, чтобы повысить эффективность, получить представление о обширных наборах данных и оставаться конкурентоспособными.

Искусственный интеллект (ИИ) в драйверах химического рынка

Автоматизация химического анализа: Благодаря достижениям в области машинного обучения и методов искусственного интеллекта автоматизация рутинных задач химического анализа стала весьма осуществимой. Системы ИИ, работающие на нейронных сетях, могут использовать огромные объемы существующих аналитических данных для выполнения таких задач, как идентификация соединений, прогнозирование свойств и моделирование структурной активности со сверхчеловеческими уровнями точности. Это снижает зависимость от экспертов-людей и позволяет им сосредоточиться на более сложных задачах.

Автоматизируя повторяющиеся задания, такие как сканирование аналитических результатов, классификация спектров или характеристика молекул, ИИ обещает значительно повысить производительность в химических лабораториях. Вместо ручного изучения каждого результата теста соединения могут быть быстро проанализированы в масштабе и аномальные результаты отмечены для дальнейшего исследования. Это позволяет исследователям просматривать гораздо большие библиотеки в погоне за хитами. Системы, обученные на институциональных базах данных, также помогают экстраполировать знания по всей организации, обеспечивая тем самым последовательный анализ с течением времени, даже когда персонал переходит на новые проекты. Например, согласно данным, предоставленным Экономическим и Социальным Советом ООН в 2021 году, ранние пользователи стали свидетелями повышения производительности на 30-40% за счет автоматизации.

Оптимизация производственных процессов: В крупномасштабном химическом производстве ИИ внедряется для обеспечения значительной эффективности и оптимизации. Нейронные сети могут изучать закономерности в обширных производственных наборах данных, охватывающих такие переменные, как температуры, давления, свойства материала и пропускную способность. Затем они идентифицируют наиболее влиятельные факторы и их взаимодействия, чтобы точно определить идеальные условия работы во взаимозависимых операциях блока. Вместо грубого управления на основе правил ИИ позволяет автономно поддерживать процесс на максимальной точке производительности.

Постоянно контролируя качество продукции и соответствующим образом корректируя параметры, ИИ обеспечивает согласованность производства, даже если условия неизбежно меняются с течением времени. Любые обновления, такие как изменения в спецификациях сырья или износ оборудования, могут быть автоматически компенсированы. Предсказательные инструменты технического обслуживания также анализируют телеметрию оборудования, чтобы определить надвигающиеся проблемы, тем самым уменьшая незапланированные простои. В сочетании с цифровым двойным моделированием ИИ находит способы динамической перенастройки целых заводов в ответ на изменение спроса или непредвиденные перебои. Например, в 2021 году, согласно отчету, предоставленному Организацией Объединенных Наций по промышленному развитию, технологии искусственного интеллекта для прогнозного обслуживания позволили ведущему европейскому производителю химических веществ сократить непредвиденные простои на 25%.

Искусственный интеллект (ИИ) в возможностях химического рынка

Прогнозное обслуживание: Прогнозное техническое обслуживание с помощью искусственного интеллекта может сыграть ключевую роль в оптимизации производительности, безопасности и устойчивости установок в химической промышленности. С использованием передовых датчиков, устройств IoT и алгоритмов машинного обучения решения для предиктивного обслуживания на основе ИИ способны широко контролировать работу оборудования в режиме реального времени. Они могут анализировать несколько рабочих параметров, обнаруживать аномалии и точно прогнозировать сбои оборудования еще до появления каких-либо видимых симптомов. Это помогает избежать неожиданных сбоев и сбоев, которые могут привести к значительным потерям производственных мощностей и доходов. Реализуя стратегии предиктивного технического обслуживания на основе ИИ, химические компании могут перейти от традиционных подходов к реактивному или профилактическому техническому обслуживанию к более экономичной и не подверженной риску модели, ориентированной на надежность. Например, согласно исследованиям Министерства энергетики США, решения ИИ помогают химическим заводам сократить незапланированные простои до 30%.

Открытие нового продукта: Открытие нового продукта может предоставить значительные возможности для инноваций и роста в химической промышленности ИИ. Экспериментальное открытие и разработка новых химических соединений является длительным, дорогостоящим и несовершенным процессом. Химики в значительной степени полагаются на метод проб и ошибок и создали химические библиотеки. Тем не менее, модели искусственного интеллекта и машинного обучения делают открытие лекарств и материалов более эффективным, выявляя неожиданные связи в существующих данных и имитируя потенциальные молекулярные свойства и реакции в масштабах, недоступных только для людей. Анализируя обширные наборы данных о химических структурах и соответствующих характеристиках, системы ИИ могут указать путь к совершенно новым классам материалов и лекарств с желательными и рыночными характеристиками. Это представляет собой сдвиг парадигмы, который может радикально ускорить темпы инноваций в таких областях, как фармацевтика, сельское хозяйство, производство и многое другое.

Несколько стартапов уже применяют ИИ для внедрения новых продуктов в химической промышленности. Одной из перспективных областей является устойчивая химия. Изучая базы данных структур натуральных продуктов, полученных из миллионов видов растений и микробов, ИИ раскрывает неожиданные биологические строительные блоки для создания нетоксичных материалов, пластмасс и других соединений. Другое применение — дизайн вакцины и терапии. Симулируя молекулярную стыковку и сворачивание белка в атомном масштабе, ИИ помогает ученым точно разрабатывать целевые иммунотерапии и генной терапии, которые могли бы лечить ранее трудноизлечимые заболевания. По мере того, как мощь ИИ и объем доступных данных будут расти в геометрической прогрессии в ближайшем будущем, его способность обнаруживать или изобретать революционные новые химические продукты из первых принципов также значительно увеличится. Например, согласно Программе Организации Объединенных Наций по окружающей среде (ЮНЕП), текущая мощность химического производства в 2,3 млрд тонн, оцениваемая в 5 трлн долларов США в год, по прогнозам, удвоится к 2030 году.

Искусственный интеллект (ИИ) в тенденциях химического рынка

Принятие методов машинного обучения и глубокого обучения: В последние годы химическая промышленность все чаще обращается к технологиям искусственного интеллекта, таким как машинное обучение и глубокое обучение. Анализируя обширные наборы данных, содержащие свойства, структуры и реакции химических веществ, алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать сложные закономерности, которые помогают в исследованиях и разработке продуктов. Например, машинное обучение помогло фармацевтическим компаниям более эффективно разрабатывать новые лекарственные соединения. Вместо проб и ошибок в лабораториях ИИ помогает предсказать, какие молекулярные структуры, скорее всего, будут безопасными и эффективными лекарствами. Это значительно ускорило сроки обнаружения лекарств. Аналогичным образом, компании-производители материалов, разрабатывающие новые полимеры, катализаторы или специальные химические вещества, стали свидетелями того, как машинное обучение рекомендует оптимальные составы. Изучая огромные библиотеки прошлых формулировок, экспериментов и результатов, машинное обучение выявляет корреляции, которые помогают формулировать новые продукты с целевыми свойствами. Например, в 2021 году, согласно опросу, проведенному Американским химическим советом, более 80% крупных химических фирм США либо активно реализуют, либо пилотируют проекты ИИ, по сравнению с 30% пять лет назад.

Увеличение инвестиций в стартапы ИИ крупными химическими компаниями: Крупные химические компании признали потенциал искусственного интеллекта для преобразования различных аспектов их бизнеса и повышения эффективности. Они активно ищут и инвестируют в стартапы ИИ, которые разрабатывают технологии, ориентированные на химическую промышленность. Этот переход к финансированию и партнерству с внешними новаторами сигнализирует о том, что эти крупные корпорации открыты для изучения новых идей извне. Инвестируя в перспективные стартапы ИИ на ранней стадии, химические гиганты стремятся опередить кривую в коммерциализации новейших приложений ИИ. Увеличение инвестиций также является признанием успеха, которого достигают многие стартапы в решении отраслевых проблем.

Эта тенденция более глубокого вовлечения крупных химических игроков в экосистему запуска ИИ положительно влияет на развитие ИИ на рынке химических веществ. Он обеспечивает поддержку более целенаправленных исследований и разработок в этом секторе, поскольку стартапы получают доступ как к финансированию, так и к реальным отраслевым данным и проблемам от своих новых партнеров.

Искусственный интеллект (ИИ) в ограничениях химического рынка

• Высокие инвестиционные требования: Химическая промышленность обычно требует огромных капиталовложений для создания производственных мощностей. Принятие новых технологий, таких как искусственный интеллект, также требует значительных первоначальных инвестиций для приобретения передового оборудования и программного обеспечения, найма квалифицированных специалистов, проведения исследований и разработок и интеграции решений ИИ в существующие процессы. Хотя ИИ обладает большим потенциалом для оптимизации операций, повышения производительности и ускорения циклов разработки продуктов в химическом секторе, высокие затраты, связанные с его внедрением, запрещают многим мелким и средним игрокам использовать эти технологии. Создание необходимой ИТ-инфраструктуры информационных технологий для сбора и обработки больших наборов химических данных, разработка пользовательских алгоритмов ИИ и обучение всеобъемлющих моделей машинного обучения требует миллионов долларов, к которым большинство средних химических компаний могут не иметь доступа. Даже простые приложения ИИ, такие как использование компьютерного зрения для проверки качества или прогнозного обслуживания растений, требуют значительных капитальных затрат. Без достаточных финансовых ресурсов использование ИИ становится нежизнеспособным вариантом для этих фирм. Это является основным препятствием для широкого внедрения ИИ в обширной химически разнообразной отрасли. Например, по данным Конференции Организации Объединенных Наций по торговле и развитию (ЮНКТАД), глобальные потоки прямых иностранных инвестиций (ПИИ) упали на 35% в 2020 году с 1,5 триллиона долларов США в 2019 году до 1 триллиона долларов США.
• Контрбаланс: Начните с небольших пилотных проектов: Начиная с небольших пилотных проектов с низким уровнем риска, чтобы продемонстрировать потенциальную отдачу от инвестиций (ROI), не требуя значительного начального капитала, можно уравновесить ограничение. После успешного завершения этих пилотных проектов их можно постепенно расширять.
• Отсутствие квалифицированной рабочей силы: Отсутствие квалифицированной рабочей силы является серьезным препятствием, сдерживающим рост искусственного интеллекта на химическом рынке. В то время как ИИ обладает потенциалом для революции различных процессов и операций в химической промышленности, повышения эффективности затрат, оптимизации производства и открытия новых дверей инноваций, нехватка специалистов с навыками ИИ препятствует полной реализации этих преимуществ. Наличие экспертов по ИИ, которые понимают как технологические, так и доменные аспекты, имеет решающее значение для разработки и внедрения соответствующих решений ИИ. Тем не менее, химические компании во всем мире сталкиваются с проблемами в наборе и удержании талантов, которые имеют опыт работы над проектами ИИ, адаптированными к уникальным потребностям химической промышленности. Согласно опросу, проведенному Всемирным экономическим форумом, в 2021 году 83% лидеров химического бизнеса назвали отсутствие доступных навыков существенным барьером для принятия ИИ. Без рабочей силы, которая может управлять развертыванием ИИ и максимизировать его влияние, химические компании не решаются вкладывать значительные средства в эту перспективную область. Кроме того, переподготовка существующей рабочей силы также оказывается сложной задачей. Работникам химических заводов, которые годами выполняли рутинные задачи, может быть трудно перейти на более стратегические роли, требующие сильных цифровых способностей. Во всем мире не хватает возможностей для специалистов по химическим веществам постоянно повышать свои навыки в областях, связанных с ИИ, с помощью доступных программ. Если эти проблемы не будут решены совместными усилиями промышленности, правительства и педагогов, этот кризис талантов помешает глобальному химическому сектору расширить внедрение ИИ и использовать передовые технологии для процветания на все более конкурентном рынке. Например, в 2021 году, согласно опросу, проведенному Всемирным экономическим форумом, 83% лидеров химического бизнеса назвали отсутствие доступных навыков существенным барьером для принятия ИИ.
• противовесПоиск потенциальных кандидатов в смежных областях, таких как наука о данных, информатика или инженерия процессов, которые могут иметь соответствующие навыки, может быть переведен в химическую промышленность с относительно небольшим дополнительным обучением.

Последние события:

• В январе 2023 года, Байер Компания заключила стратегическое партнерство с Google Cloud, целью которого является расширение возможностей Bayer в области исследований квантовой химии. Это сотрудничество призвано открыть новые пути в открытии лекарств, используя передовые возможности машинного обучения. Bayer AG - немецкая многонациональная фармацевтическая и биотехнологическая компания, одна из крупнейших фармацевтических компаний и биомедицинских компаний в мире. В 2022 финансовом году компания наняла около 101 000 человек и имела продажи в размере 50,7 млрд евро.
• Bayer стремится стимулировать устойчивое развитие и оказывать положительное влияние за счет инноваций и роста. Бренд компании означает доверие, надежность и качество во всем мире.
• Google Cloud - это набор услуг облачных вычислений, предлагаемых Google Он предоставляет ряд модульных облачных сервисов, включая вычисления, хранение, аналитику данных, машинное обучение и многое другое, Google Cloud Platform (GCP) работает на той же инфраструктуре, которую Google использует внутри для своих продуктов конечных пользователей, таких как Google Search, Gmail и Google Docs.
• В январе 2023 года исследователи инициировали новаторское исследование, используя мощь AlphaFold наряду с искусственным интеллектом, чтобы ускорить процесс создания новых терапевтических средств, направленных на рак печени.
• 16 января 2023 года, Химический. ИИ обнародовал свое соглашение о сотрудничестве с NovAliX, ведущим глобальным CRO, специализирующимся на разработке лекарств, что означает значительный шаг вперед в их совместных усилиях.
• Химический. AI - это компания по искусственному интеллекту, которая занимается разработкой инструментов для химической и фармацевтической промышленности.
• В 2022 году произошел значительный прорыв, когда ученые из IIIT-Delhi разработали инновационную технику, основанную на ИИ, предназначенную для обнаружения потенциально вызывающих рак агентов в химических соединениях.
• В 2022 году Sanofi заручилась партнерством с наукаИнвестиции в размере 100 миллионов долларов США направлены на развитие 15 новых малых молекул для лечения рака и иммунологических расстройств, тем самым демонстрируя их приверженность будущему здравоохранения. Exscientia - это глобальная фармацевтическая компания, которая использует искусственный интеллект (ИИ) для быстрого обнаружения лучших лекарств. Миссия компании состоит в том, чтобы кодировать, автоматизировать и трансформировать каждый этап процесса проектирования и разработки лекарств, сочетая новейшие методы искусственного интеллекта с экспериментальными инновациями. Проверенная платформа Exscientia поставила первые три препарата, разработанных ИИ, для участия в клинических испытаниях.

Фигура 2. Искусственный интеллект (ИИ) в доле химического рынка (%), по типу, 2024

Чтобы узнать больше об этом отчете, запросить образец копии

Лучшие компании в области искусственного интеллекта (ИИ) на химическом рынке

• Манучар Н.В.
• IMCD N.V.
• Компания Univar Solutions Inc.
• Бреннтаг С.Е.
• Корпорация Sojitz
• ICC Industries Inc.
• Azelis Group NV
• Tricon Energy Inc.
• Компания Biesterfeld AG
• Компания Omya AG
• HELM AG
• Sinochem Corporation
• Petrochem Middle East FZE.

Определение: Эффективным инструментом, который может заставить химические фирмы работать быстрее и разумнее, является искусственный интеллект. Автоматизация, понимание химических реакций и улучшенная промышленная среда — это всего лишь несколько способов, с помощью которых технологии делают операции более продуктивными.