INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI) NEL MERCATO CHIMICO ANALISI DI DIMENSIONI E QUOTE - TENDENZE E PREVISIONI DI CRESCITA (2024-2031)

L'intelligenza artificiale (AI) nella dimensione del mercato chimico è valutata US$ 1.40 Bn nel 2024 e si prevede di raggiungere US$ 12.51 Bn entro il 2031, crescendo ad un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 36,7% dal 2024 al 2031. L'intelligenza artificiale (AI) è ampiamente adottata dall'industria chimica per migliorare i processi e le scoperte. AI sta aiutando i chimici in vari modi che vanno dalla ricerca di base alla produzione. Nella ricerca, tecniche AI come apprendimento automatico e l'apprendimento profondo stanno aumentando le intuizioni umane. Le aziende chimiche stanno usando l'IA per accelerare scoperta della droga e sviluppo dei materiali. AI analizza enormi database di molecole e reazioni per identificare candidati promettenti. Questo sta aiutando gli scienziati ad esplorare lo spazio chimico molto più efficiente di prima.

Intelligenza artificiale (AI) nel mercato chimico

• Nord America è emersa come regione dominante nell'intelligenza artificiale (AI) nel mercato chimico con presenza di mercato del 40%. Ciò è dovuto alla presenza di diverse importanti aziende chimiche negli Stati Uniti e in Canada che hanno adottato tecnologie AI su larga scala per guidare le efficienze nella loro ricerca e sviluppo (R&D) e processi produttivi. Queste aziende stanno investendo fortemente nello sviluppo di nuovi strumenti e piattaforme basati su AI. Per esempio, molti di loro hanno creato divisioni di ricerca separate esclusivamente focalizzate sulla creazione di algoritmi e applicazioni avanzate. Questo dimostra il loro forte impegno verso l'integrazione della trasformazione digitale guidata da AI.
• Asia Pacifico regione, d'altra parte, sta assistendo alla crescita più rapida e ha un enorme potenziale non sfruttato. Paesi come Cina, India, Giappone e Corea del Sud stanno attivamente promuovendo l'uso di tecnologie avanzate in tutte le industrie. I loro governi forniscono finanziamenti e incentivi liberali per promuovere l'innovazione. Inoltre, le aziende chimiche situate in Asia Pacifico mirano a sfruttare l'IA per far fronte a crescenti pressioni e costi competitivi. Ciò è evidente dall'aumento del numero di startup che si concentrano su soluzioni AI personalizzate per prodotti chimici verticali. Disponibilità di talenti tecnici e bassi costi di investimento rendono la regione attraente per i giganti tecnologici globali per stabilire i loro centri di sviluppo.
• Giappone la competenza nella robotica è progettata per guidare una maggiore adozione di soluzioni robotiche alimentate dall'IA nel suo vasto mercato chimico. Anche la Cina si aspetta di contribuire in modo significativo grazie agli sforzi concentrati delle sue aziende per abbracciare iniziative di produzione intelligenti sostenute dall'IA. In India, la presenza di un enorme pool di talenti competente nelle tecnologie di calcolo suscita la domanda di sviluppo locale di prodotti AI. I suoi gruppi chimici farmaceutici e speciali offrono un ambiente di applicazione adatto per gli strumenti AI personalizzati. La Corea del Sud nel frattempo ha dimostrato affidamento su sistemi di manutenzione predittiva avanzati che si basano su AI e su Internet-of-things (IoT) per l'ispezione predittiva e la diagnostica su impianti.

Figura 1. Intelligenza artificiale (AI) nel mercato chimico Quota (%), per Regione, 2024

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Analista punto di vista:

L'intelligenza artificiale (AI) nel mercato chimico dovrebbe crescere significativamente nel prossimo futuro. I principali fattori di crescita del mercato includono la crescente domanda di processi chimici più produttivi e più sicuri. Le tecnologie dell'intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico e la visione del computer possono aiutare ad accelerare la scoperta e ottimizzare i percorsi di sintesi chimica. C'è anche una crescente necessità di ridurre l'impatto ambientale e migliorare la sostenibilità nell'industria chimica. AI può aiutare a sviluppare soluzioni chimiche più verdi. Tuttavia, i costi di investimento e manutenzione elevati che sono associati ai sistemi AI possono frenare la crescita del mercato inizialmente.

L'America del Nord probabilmente continuerà a dominare l'intelligenza artificiale (AI) nel mercato chimico guidato da vaste attività R&D dai principali attori della regione. Tuttavia, l'Asia Pacifico dovrebbe emergere come il più veloce mercato regionale in crescita. Ciò è dovuto all'aumento delle attività industriali, alla crescente adozione di tecnologie avanzate, e il governo si concentra sullo sviluppo di campioni di AI nazionali in paesi come Cina e India.

All'interno dei settori chimici, i farmaci e le biotecnologie sono progettati per fornire la maggior parte delle opportunità lucrative per l'IA. Questo perché l'IA può notevolmente accelerare i processi di scoperta della droga e ridurre i costi. AI troverà anche un crescente utilizzo in aree chimiche specializzate come agrochimica, prodotti chimici per il trattamento delle acque e rivestimenti. In avanti, le piccole e medie aziende chimiche dovrebbero investire sempre più nelle tecnologie AI per aumentare l'efficienza, ottenere informazioni da vasti set di dati e rimanere competitivi.

Intelligenza artificiale (AI) nei driver di mercato chimico

Analisi chimica automatizzata: Con progressi nell'apprendimento automatico e nelle tecniche di intelligenza artificiale, l'automazione delle attività di analisi chimica di routine è diventato altamente fattibile. I sistemi AI alimentati da reti neurali possono sfruttare grandi quantità di dati analitici esistenti per eseguire attività come l'identificazione dei composti, la predizione della proprietà e la modellazione della struttura-attività con livelli di accuratezza sovrumani. Questo riduce l'affidamento agli esperti umani e li libera a concentrarsi su sfide più complesse.

automatizzando lavori ripetitivi come la scansione dei risultati analitici, la classificazione degli spettri o la caratterizzazione delle molecole, l'IA promette di aumentare significativamente la produttività nei laboratori di chimica. Piuttosto che esaminare manualmente ogni risultato di prova, i composti possono essere rapidamente analizzati in scala e risultati anomali contrassegnati per ulteriori indagini. Questo consente ai ricercatori di visualizzare librerie molto più grandi nella ricerca di colpi. I sistemi formati su basi di dati istituzionali aiutano anche la conoscenza extrapolare in un'organizzazione, garantendo così un'analisi coerente nel tempo, anche quando il personale ruota su nuovi progetti. Ad esempio, secondo i dati forniti dal Consiglio Economico e Sociale delle Nazioni Unite nel 2021, i primi adottivi stanno assistendo ad aumenti di produttività del 30-40% attraverso l'automazione.

Ottimizzazione dei processi produttivi: Nell'ambito della produzione chimica su larga scala, l'AI viene implementata per aumentare l'efficienza e l'ottimizzazione significativi. Le reti neurali possono imparare modelli in vasti set di dati di produzione che spaziano da variabili come temperature, pressioni, proprietà materiali e throughput. Essi identificano quindi i fattori più influenti e le loro interazioni per determinare con precisione le condizioni operative ideali nelle operazioni di unità interdipendenti. Piuttosto che controlli basati su regole grezze, l'IA consente di mantenere autonomamente un processo al suo punto di massima prestazione.

Monitorando continuamente la qualità dell'output e regolando i parametri di conseguenza, l'IA assicura la coerenza produttiva anche come condizioni inevitabilmente derivano nel tempo. Eventuali aggiornamenti come cambiamenti nelle specifiche della materia prima o l'usura dell'attrezzatura possono essere compensati automaticamente. Gli strumenti di manutenzione predittivi analizzano anche la telemetria delle apparecchiature per individuare i problemi di impending, riducendo così i tempi di fermo non pianificati. Combinato con simulazioni digitali gemellate, l'IA trova il modo di riconfigurare dinamicamente interi impianti in risposta al cambiamento della domanda o alle interruzioni impreviste. Ad esempio, nel 2021, secondo un rapporto fornito dall'Organizzazione per lo Sviluppo Industriale delle Nazioni Unite, le tecnologie AI per la manutenzione predittiva hanno permesso a un produttore chimico europeo leader di ridurre i tempi di fermo imprevisti del 25%.

Intelligenza artificiale (AI) nelle opportunità di mercato chimico

Manutenzione predittiva: La manutenzione predittiva attraverso l'intelligenza artificiale può svolgere un ruolo fondamentale nell'ottimizzazione degli obiettivi di performance, sicurezza e sostenibilità dell'industria chimica. Con l'uso di sensori avanzati, dispositivi IoT e algoritmi di machine learning, le soluzioni di manutenzione predittiva alimentate da AI sono in grado di monitorare in tempo reale le operazioni di apparecchiatura. Possono analizzare più parametri operativi, rilevare anomalie e prevedere con precisione i guasti delle apparecchiature anche prima che si verifichino sintomi visibili. Questo aiuta ad evitare guasti e interruzioni inaspettate che possono causare perdite significative nella capacità produttiva e ricavi. Attraverso l'implementazione di strategie di manutenzione predittiva basate sull'AI, le aziende chimiche possono passare dai tradizionali approcci di manutenzione reattiva o preventiva ad un modello più economico e a rischio-inverso di affidabilità. Per esempio, secondo gli studi del Dipartimento dell'Energia delle soluzioni AI degli Stati Uniti, gli impianti chimici aiutano a ridurre i tempi di fermo non previsti fino al 30%.

Nuova scoperta del prodotto: La nuova scoperta dei prodotti potrebbe fornire notevoli opportunità di innovazione e crescita nell'industria chimica AI. C La scoperta sperimentale e lo sviluppo di nuovi composti chimici è un processo lungo, costoso e imperfetto. I chimici si affidano in gran parte agli approcci di prova e di errore e alle librerie chimiche stabilite. Tuttavia, i modelli di AI e machine learning stanno rendendo la scoperta di droga e materiale più efficiente rivelando connessioni inaspettate nei dati esistenti e simulando potenziali proprietà molecolari e reazioni a una scala impossibile per gli esseri umani da soli. Attraverso l'analisi di vasti dataset di strutture chimiche e caratteristiche corrispondenti, i sistemi AI possono indicare la strada verso classi completamente nuove di materiali e medicinali con caratteristiche desiderabili e commercializzabili. Questo rappresenta un cambiamento di paradigma che potrebbe accelerare radicalmente il ritmo dell'innovazione in settori come farmaceutici, agricoltura, produzione e altro ancora.

Diversi startup stanno già applicando AI per propellere la nuova introduzione di prodotto nell'industria chimica. una zona che mostra promessa è chimica sostenibile. Attraverso l'esame di database di strutture di prodotti naturali derivate da milioni di specie vegetali e microbiche, l'AI sta rivelando inaspettati blocchi di costruzione bio-ispirazione per la creazione di materiali non tossici, plastiche e altri composti. Un'altra applicazione è il vaccino e la progettazione della terapia. simulando il docking molecolare e la piegatura della proteina a scala atomica, l'IA sta aiutando gli scienziati a progettare immunoterapie mirate e terapie geniche che potrebbero trattare le malattie precedentemente intrattabili. Poiché la potenza dell'AI e la quantità di dati disponibili cresce esponenzialmente nel prossimo futuro, la sua capacità di scoprire o inventare nuovi prodotti chimici rivoluzionari da principi attivi anche in scala drammatica. Per esempio, secondo il Programma delle Nazioni Unite per l'Ambiente (UNEP), l'attuale capacità di produzione chimica di 2,3 tonnellate di Bn, valutata a 5 miliardi di dollari all'anno, è prevista per raddoppiare entro il 2030.

Intelligenza artificiale (AI) nelle tendenze del mercato chimico

Adozione di tecniche di apprendimento automatico e deep learning: L'industria chimica si è sempre più rivolta a tecnologie di intelligenza artificiale come l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo negli anni. Analizzando vasti set di dati contenenti proprietà, strutture e reazioni di sostanze chimiche, algoritmi di machine learning possono scoprire modelli complessi che aiutano nella ricerca e nello sviluppo dei prodotti. Ad esempio, l'apprendimento automatico ha aiutato le aziende farmaceutiche a progettare nuovi composti farmacologici in modo più efficiente. Piuttosto che trial-e-error nei laboratori, AI aiuta a prevedere quali strutture molecolari sono più probabili essere farmaci sicuri ed efficaci. Questo ha significativamente accelerato i tempi di scoperta della droga. Allo stesso modo, le aziende di materiali che sviluppano nuovi polimeri, catalizzanti o sostanze chimiche speciali hanno assistito a machine learning raccomandano formulazioni ottimali. Esaminando grandi librerie di formulazioni passate, esperimenti e risultati, l'apprendimento automatico identifica le correlazioni che aiutano a formulare nuovi prodotti con proprietà mirate. Ad esempio, nel 2021, secondo un sondaggio condotto dal Consiglio Americano di Chimica, oltre l'80% delle grandi aziende chimiche degli Stati Uniti sono o attivamente implementando o pilotando progetti AI, fino a soli il 30% cinque anni fa.

Aumento degli investimenti nelle startup AI da parte delle principali aziende chimiche: Le principali aziende chimiche hanno riconosciuto il potenziale dell'intelligenza artificiale per trasformare vari aspetti della loro attività e guidare le efficienze. Stanno attivamente esplorando e investendo in startup AI che stanno sviluppando tecnologie focalizzate sulle industrie chimiche. Questo spostamento verso il finanziamento e la collaborazione con gli innovatori esterni segnala che queste grandi società sono aperte per esplorare nuove idee dall'esterno. Investendo in promettenti startup AI in anticipo, i giganti chimici stanno mirando a rimanere al passo con la curva nella commercializzazione di nuove applicazioni AI. Gli investimenti aumentati sono anche un riconoscimento del successo molte startup AI stanno raggiungendo nel risolvere le sfide specifiche del settore.

Questa tendenza di più profondo coinvolgimento di grandi operatori chimici nell'ecosistema di avvio AI sta influenzando positivamente lo sviluppo AI nel mercato dei prodotti chimici. Fornisce fillip alla ricerca e allo sviluppo più mirati nel settore, poiché le startup possono accedere sia ai dati e ai problemi dell'industria reale dei loro nuovi partner.

Intelligenza artificiale (AI) in restrizioni del mercato chimico

• Requisiti di investimento elevati: L'industria chimica richiede in genere enormi investimenti per la creazione di impianti di produzione. L'adozione di nuove tecnologie come l'intelligenza artificiale richiede anche notevoli investimenti in anticipo per l'acquisto di attrezzature e software avanzati, l'assunzione di talento qualificato, la conduzione di R&D, e l'integrazione di soluzioni AI nei processi esistenti. Mentre l'IA ha un grande potenziale per ottimizzare le operazioni, aumentare la produttività e accelerare i cicli di sviluppo del prodotto nel settore chimico, gli alti costi associati alla sua attuazione stanno vietando a molti piccoli e medi giocatori di abbracciare queste tecnologie. Impostare la necessaria infrastruttura informatica Information Technology per la raccolta e l'elaborazione di grandi set di dati chimici, lo sviluppo di algoritmi AI personalizzati, e la formazione di modelli di apprendimento automatico completo richiede milioni di dollari a cui la maggior parte delle aziende chimiche di medie dimensioni potrebbero non avere accesso. Anche le applicazioni AI semplici come l'utilizzo di visione del computer per l'ispezione di qualità o la manutenzione predittiva degli impianti hanno bisogno di significativi outlay di capitale. Senza risorse finanziarie sufficienti, sfruttare AI diventa un'opzione invidiabile per queste aziende. Questo agisce come un importante blocco stradale nell'adozione diffusa di AI attraverso la vasta industria chimicamente diversificata. Ad esempio, secondo la Conferenza delle Nazioni Unite sul commercio e lo sviluppo (UNCTAD), i flussi globali di investimenti diretti esteri (FDI) sono scesi del 35% nel 2020, da 1,5 trilioni di dollari nel 2019 a 1 trilioni di dollari.
• Controbilancia: Iniziare piccolo con progetti pilota: A partire da progetti pilota più piccoli e a basso rischio per dimostrare il potenziale ritorno sugli investimenti (ROI) senza richiedere un sostanziale capitale upfront può contrastare il restringimento. Una volta dimostrato successo, questi progetti pilota possono essere scalati gradualmente.
• Mancanza di manodopera qualificata: La mancanza di una forza lavoro qualificata è un ostacolo importante che frena la crescita dell'intelligenza artificiale nel mercato chimico. Mentre l'IA ha il potenziale di rivoluzionare vari processi e operazioni in tutta l'industria chimica, generando efficienza dei costi, ottimizzando la produzione e aprendo nuove porte di innovazione, la carenza di professionisti con competenze AI sta impedendo la piena realizzazione di questi vantaggi. Avere esperti AI che comprendono sia aspetti tecnologici che di dominio è fondamentale per lo sviluppo e l'attuazione di soluzioni AI rilevanti. Tuttavia, le aziende chimiche di tutto il mondo stanno affrontando sfide nel reclutamento e nel mantenimento di talenti che hanno le competenze per lavorare su progetti AI su misura per le esigenze uniche dell'industria chimica. Secondo un sondaggio condotto dal World Economic Forum, nel 2021, l'83% dei leader di business chimici ha citato la mancanza di competenze disponibili come una barriera significativa per l'adozione di AI. Senza la manodopera che può guidare l'implementazione AI e massimizzare il suo impatto, le aziende chimiche sono esitanti a investire pesantemente in questa zona promettente. Inoltre, riqualificare la forza lavoro esistente si sta dimostrando difficile. I dipendenti di impianti chimici che hanno svolto compiti di routine per anni possono trovare difficile transizione a ruoli più strategici che richiedono forti capacità digitali. C'è una carenza di opportunità in tutto il mondo per i professionisti chimici di aumentare continuamente abilità in aree correlate all'intelligenza artificiale attraverso programmi accessibili. A meno che non sia affrontata attraverso gli sforzi collaborativi tra industria, governo ed educatori, questo crunch di talento impedisca al settore chimico globale di scalare l'adozione dell'AI e sfruttare tecnologie avanzate per prosperare in un mercato sempre più competitivo. Ad esempio, nel 2021, secondo un sondaggio condotto dal World Economic Forum, l'83% dei leader di business chimici ha citato la mancanza di competenze disponibili come una barriera significativa per l'adozione di AI.
• Controbilancia: Ricerca di potenziali candidati in settori adiacenti come la scienza dei dati, l'informatica o l'ingegneria dei processi che possono avere competenze applicabili potrebbero essere transizione nell'industria chimica con formazione relativamente poco aggiuntiva.

Recenti sviluppi:

• Nel gennaio 2023, Bayer entrati in una partnership strategica con Google Cloud, che mira a migliorare le capacità di Bayer nel regno della ricerca di chimica quantistica. Questa collaborazione è progettata per pioniere nuove vie nella scoperta della droga, utilizzando le capacità avanzate di machine learning. Bayer AG è una multinazionale tedesca farmaceutica e biotecnologia, una delle più grandi aziende farmaceutiche e biomediche del mondo. Nel 2022, la società impiegava circa 101.000 persone e aveva vendite di €50.7 Bn
• Bayer si impegna a promuovere lo sviluppo sostenibile e a generare un impatto positivo attraverso l'innovazione e la crescita. Il marchio dell'azienda è sinonimo di fiducia, affidabilità e qualità in tutto il mondo.
• Google Cloud è una suite di servizi di cloud computing offerti da Google Fornisce una gamma di servizi cloud modulari, tra cui elaborazione, archiviazione, analisi dei dati, machine learning, e più Google Cloud Platform (GCP) funziona sulla stessa infrastruttura che Google utilizza internamente per i suoi prodotti di utenti finali, come Google Search, Gmail e Google Docs
• Nel gennaio 2023, i ricercatori hanno avviato uno studio innovativo sfruttando la potenza di AlphaFold insieme all'intelligenza artificiale per accelerare il processo di creazione di nuovi terapeutici che mirano al cancro al fegato.
• Il 16 gennaio 2023, Chemical. AI pubblicizzò il loro accordo di cooperazione con NovAliX, un CRO globale leader specializzato nello sviluppo della droga, segnando così un significativo passo avanti nei loro sforzi collaborativi.
• Chimica. AI è una società di intelligenza artificiale che si concentra sullo sviluppo di strumenti per le industrie chimiche e farmaceutiche.
• Nel 2022, una svolta significativa quando gli studiosi di IIIT-Delhi hanno ideato un'innovativa tecnica AI-driven finalizzata alla rilevazione di agenti potenzialmente cancerogeni all'interno di composti chimici.
• Nel 2022 Sanofi si assicurò una partnership con Exscientia, segnata da un investimento di 100 milioni di dollari destinato all'avanzamento di 15 nuove piccole molecole per il trattamento del cancro e dei disturbi immunologici, mostrando così la loro dedizione al futuro della salute. Exscientia è una società farmaceutica globale che utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per scoprire farmaci migliori più velocemente. La missione dell'azienda è quella di codificare, automatizzare e trasformare ogni fase del processo di progettazione e sviluppo della droga combinando le ultime tecniche AI con l'innovazione sperimentale. La piattaforma convalidata di Exscientia ha fornito i primi tre farmaci progettati dall'IA per entrare negli studi clinici.

Figura 2. Intelligenza artificiale (AI) nel mercato chimico Quota (%), per tipo, 2024

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Le migliori aziende dell'intelligenza artificiale (AI) nel mercato chimico

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

Definizione: Uno strumento efficace che può far funzionare le imprese chimiche più rapidamente e intelligentemente è l'intelligenza artificiale. L'automazione, le intuizioni della reazione chimica e gli ambienti industriali migliorati sono solo alcuni modi in cui la tecnologia rende le operazioni più produttive.