人工智能对化学工程师来说前景广阔，具有改变这一领域的巨大潜力。人工智能可以优化工艺流程、开发预测模型、加快材料设计、启用智能传感器和监控系统。这些进步可以提高化学工艺的效率和可持续性，改善产品质量，提高安全性并降低成本。

随着技术的不断发展，人工智能与化学工程的结合将在推动创新和将该领域推向新高度方面发挥至关重要的作用。接受并利用人工智能力量的化学工程师很可能在解决复杂挑战和塑造化学工业未来方面拥有竞争优势。

人工智能最大的作用有望彻底改变我们的工作方式，将劳动密集型任务自动化，让复杂的流程在极短的时间内完成。

最近，ChatGPT 通过与其他人工智能工具互动并提供更友好的用户界面，为制药公司提供了助力。这使得 ChatGPT 能够根据其他工具提供的信息回答问题，而不是让用户花时间自己搜索信息。通过整合到更广泛的人工智能工具平台，ChatGPT 能够提高整个系统的价值。

大型语言模型 (LLM) 已被学生用于解决涡轮机效率和反应时间等化学工程问题。如果将这些工具从课堂带入工业领域，将为化学工程设计带来全新的机遇。

这些都已经从近几年快速增长的市场需求得到了见证。

化工领域的人工智能市场呈现出强劲的增长势头。2023年，全球化学品人工智能市场规模为14亿美元，预计到2032年将达到130亿美元，预测期间（2024-2032年）的复合年增长率为31.6%。这一增长主要受到创新和效率需求的推动。在追求成本效益和可持续性的背景下，化工行业对人工智能增强型化学工艺优化的需求不断增加。

展望2024年，美国化学工程公司在人工智能方面的最新进展前景广阔。主要趋势包括增强型预测分析，可更好地预测生产需求；改进的机器学习模型，能够实时适应不断变化的条件；将人工智能与物联网设备相结合，创建智能制造环境。这些进步不仅改变了化学工程公司的运营方式，也为更可持续的未来奠定了基础。通过优化流程和减少浪费，人工智能正在帮助企业实现环保目标，同时保持盈利能力。

以下将是未来AI在化工领域的重点应用市场市场

--逆合成：2023年，逆合成细分市场占据主导地位。逆合成是一种将所需分子解构为其基本组成部分的方法，这种方法需要重复多次才能生成第一个分子。然而，这种分子的复杂性可以通过基于人工智能的技术来解决。人工智能算法旨在为分子提供转化为基本前体的化学途径。

--分子设计：分子设计领域增长最快。机器学习在药物预测和材料发现方面已显示出功效。人工智能还有助于有机光伏（OPV）领域的发展。机器学习方法有助于识别分子、分子特征、相互作用以及预测反应结果。

--农用化学品：农用化学品领域增长最快。农用化学品对人工智能在化学品市场的发展至关重要，因为它们可以利用新技术提高农业生产力和效率。人工智能算法处理从传感器、无人机和卫星获取的大量数据集，为精准农业提供即时准确的信息。农用化学品与人工智能的结合可实现可持续发展，减少资源浪费，提高作物产量，从而促进人工智能的发展。

--特种化学品：2023年，特种化学品细分市场占据主导地位。人工智能技术对特种化学品的创造和制造产生了深远影响。通过利用人工智能算法，化工企业可以加快研发周期，缩短产品上市时间，并提高特种化学品的质量。制药、电子和汽车行业对特种化学品的依赖程度非常高，人工智能使研究人员能够定制配方，以满足这些行业的特定需求。

目前，化学与化工领域的公司都在积极应用AI去提升管理与产品开发，化工领域人工智能市场的主要参与者包括：

Manuchar N.V

IMCD N.V.

Univar Solutions Inc.

Brenntag S.E.

Sojitz Corporation

ICC Industries Inc.

Azelis Group NV

Tricon Energy Inc.

Biesterfeld AG

Omya AG

HELM AG

Sinochem Corporation

Petrochem Middle East FZE

此外，还有大量的技术服务公司积极参与其中：包括微软、google、亚马逊、IBM等等高科技公司。

这些公司通过不断探索和应用人工智能技术，推动了化工行业的智能化发展。只有一个中化是中国的，其他都是西方企业为主，这方面中国的化工企业要加油啊。

人工智能在化学工程中的优势

工艺优化：通过分析大量数据（包括工艺变量、原材料特性和操作条件），人工智能可用于优化化学工艺，提高产品产量，减少能源消耗和浪费，带来更有效、更环保的化工生产。

预测性维护：人工智能可以分析传感器数据和其他操作数据，预测设备故障并提前安排维护，减少停机时间，提高设备利用率，降低维护费用，同时提高工艺可靠性。

安全评估：人工智能可以识别异常工艺条件、预测可能发生的工艺中断并向操作员发出预警，降低风险、预防事故并提高整体工艺安全性。

催化剂设计：人工智能可以帮助设计出具有更高选择性、更好稳定性和更低成本的新型催化剂。通过分析催化剂特性和性能数据的大型数据库，确定有前途的候选催化剂，加快催化剂的开发过程。

可持续工艺设计：人工智能可以通过优化工艺变量来减少对环境的影响，如减少温室气体排放、废物产生和能源消耗，帮助化学工程师创建环保和可持续的工艺。

材料发现：人工智能可以加快寻找具有理想特性的新材料。通过分析有关材料特性的庞大信息数据库，为某些用途（如新型聚合物、催化剂或吸附剂）找到可能的候选材料。

优化供应链：人工智能可以分析有关原材料供应、运输物流和市场需求的数据，发现最佳的采购策略、库存管理技术和分销战略，帮助化学工程师降低成本、优化供应链和提高整体运营效率。

质量控制：人工智能对传感器数据和其他工艺参数进行实时分析，发现异常情况、预测质量偏差并启动纠正措施，减少浪费，保持产品质量稳定。

最新进展

2024 年 6 月，微软在其 Azure Quantum Elements 平台上推出了加速 DFT 和生成化学这两项新功能，以提高化学和材料科学领域的研究效率。这些更新利用人工智能和量子计算加速分子化合物的发现和分析，大大缩短了复杂模拟所需的时间，推动了科学研究的发展。

2024 年 5 月，总部位于美国的药物发现公司 Menten AI 公司宣布与百时美施贵宝公司（Bristol Myers Squibb）完成一项研究合作与许可协议，利用 Menten AI 的生成式 AI 平台优化多肽大环。这项合作凸显了该平台通过有效探索化学空间和优化生化特性来加速药物发现的能力。

2024 年 4 月，总部位于香港的生物技术公司 Insilico Medicine 发起了一项 “生成式人工智能促进可持续发展 ”倡议。该公司利用其人工智能平台开发可持续化学品、燃料和材料，同时推进人工智能驱动的药物发现。

2023 年 11 月，谷歌 DeepMind 研究人员创建了用于材料探索的人工智能工具 “图网络”，从而确定了 220 万个稳定的无机结构，极大地增强了 “材料项目 ”数据库。该人工智能还与自动化化学平台集成，用于测试和合成新材料，以加速新型化合物的发现，如可回收塑料和透明导体。

使用人工智能的局限性

尽管人工智能功能强大，但也存在一些重大限制。许多生成式人工智能的实现受到缺乏合适数据和无法接受不同输入数据类型的阻碍。

例如，为管道和仪表图（P&ID）自动化设计生成式人工智能的尝试已初见成效，但由于需要提高对化学工程专用术语的理解能力，以及缺乏可借鉴的P&ID而受阻。

此外，ChatGPT可能会对不正确的事实进行论证，尤其是在之前的提示已断言这些事实是正确的情况下。因此，使用人工智能聊天机器人时不宜透露敏感信息。

如果公司计划将大型语言模型（LLM）集成到包含机密信息的系统中，则应特别小心。

未来展望：将生成式人工智能与其他模型结合

需要几种不同类型的人工智能进行协作：化学工程任务（如设计和操作）非常复杂，通常由多个步骤组成。这些步骤可能包括阅读和撰写技术报告、数学计算、建模或生成图表数据以展示经济效益等任务。每项任务都依赖于一种或多种类型的信息，这些信息将使用不同形式的生成式人工智能模型进行解析。这些人工智能模型通常高度专业化，无法在它们所训练的数据之外工作，因此需要几种不同类型的人工智能进行协作。

我们设想，未来的化学工程师将使用一整套人工智能技术来设计化工厂，所需的时间仅为目前的一小部分。未来的人工智能将把多个不同类型的模型整合到一个组合框架中，能够一次性解析信息并生成结果。每个子模型之间都需要无缝互动，或者通过定制模型来生成下一步所需的准确信息，或者通过创建定制的连接模型来解释和转换从一个步骤到另一个步骤的数据。

在设计过程中，首先要进行长时间的文献查阅，以确定当前的技术水平和可能出现新发展的领域，然后确定化学工艺步骤和完成这些步骤所需的单元。在进行经济分析之前，将通过绘制流程图和 P&ID 进行装置设计。这些步骤中的每一步都非常耗时，需要一个工程师团队花费数周或数月的时间才能完成，而且这还不包括冗长的周期性安全分析。

不过，这些步骤可以通过使用一组协调工作的人工智能模型来简化。在这种情况下，设计要求可以输入一个 LLM。这样就可以创建一个定义明确的系统定义，并将其传递给第二个 LLM，后者会收集文献和数据，以确定有关当前技术水平的重要信息。这些 LLM 结合起来，就形成了问题的数学描述，代表了完整的系统和流程。接下来，一个预测模型可以建议如何循环优化经济性，然后将现在完整的设计规范传递给另一个 LLM，以编写安全和技术报告。最后，生成图网络可以使用设计规范和流程图库生成所需的P&ID 和技术图纸。总之，可以实现端到端的全自动化。虽然使用人工智能可以加快设计过程，但设计结果仍然需要被理解，人的因素无法被消除。

如果在任何阶段，人工智能提出了一个糟糕的建议，那么了解其原因对于防止出现糟糕的设计至关重要。因此，这些工具不会取代工程师的技能，但能让他们以更高的效率和灵活性开展工作，一天而不是几个月就能完成设计调查。人工智能在化学工程领域的发展历程，从其历史根源到目前的应用和未来前景，都凸显了其在塑造行业中的关键作用。随着人工智能的不断的发展，化学工程师必须在利用其变革潜力的同时，应对各种挑战。人工智能与化学工程的融合有望带来一个可持续、高效和创新的未来。创新工艺的未来。