Kimya endüstrisi, ilaç üretiminden malzeme bilimine kadar çeşitli sektörleri etkileyen küresel ekonominin temel bir bileşenidir. Yapay zekanın ortaya çıkışı, bu sektörde bir devrimi tetikledi. Böylelikikle maliyetleri düşürürken verimliliği ve üretkenliği artırmaya hazır.
Yapay zekanın kimya sektöründe kullanımı
Tahminlere göre, 2032 yılına kadar kimya sektöründeki yapay zekanın pazar değeri 17,9 milyar dolara ulaşacak. Ayrıca 2023-2032 yılları arasında bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) %31,2 olacak.
Bu genişlemenin temel itici güçleri arasında verimli ve sürdürülebilir kimyasal üretim süreçlerine olan talep var. Ayrıca makine öğrenimi algoritmalarındaki ve bilgi işlem gücündeki gelişmeler de bu konuda etkili oluyor. Tahmine dayalı bakıma olan artan ihtiyaç ve gerçek zamanlı süreç optimizasyonu yer almaktadır. Yeni malzemeler ve formüllerin araştırma ve geliştirilmesine artan odaklanma ve uyumluluk çözümleri dikkat çekiyor. Ayrıca katı düzenleyici gereklilikler, bu büyümeye katkıda bulunan ek faktörler diyebiliriz.
Kimyasal alanda yapay zeka, moleküler modellemeden taramaya, süreç optimizasyonundan öngörücü bakıma adar çeşitli uygulamalarda kullanılıyor. AI algoritmaları, geniş veri kümelerini analiz ediyor ve karmaşık hesaplamalar yapıyor. Aksi takdirde fark edilmeyecek kalıpları ve korelasyonları ortaya çıkarabiliyor. Yeni malzemelerin, formülasyonların ve süreçlerin keşfine yol açabiliyor. Örneğin, Covid-19 salgını sırasında yapay zeka, koronavirüsün yapısını, yaşam döngüsünü ve enfeksiyon yollarını, aksi takdirde mümkün olabilecekten çok daha kısa zaman dilimlerinde incelemek için hayati önem taşıdığını kanıtladı.
Teknoloji olgunlaştıkça, giderek artan sayıda kimya şirketi rekabet avantajını korumak, araştırmayı hızlandırmak ve daha sürdürülebilir ürünler ve süreçler yaratmak için AI tabanlı çözümler benimsiyor. Ayrıca, IBM tarafından yakın zamanda yapılan bir anket, kimya endüstrisi yöneticilerinin %80’inden fazlasının AI’nın önümüzdeki üç yıl içinde işlerinin başarısı için önemli olacağını öngördüğünü ortaya koydu.100 milyondan fazla kayıt içeren bir veritabanına erişimle, bu teknoloji malzeme geliştirme sürecini önemli ölçüde hızlandırır, araştırma ve geliştirmeyle ilişkili zaman ve maliyetleri azaltır.
