Growth Opportunities in AI-Enhanced Formulation Strategies for Optimized Performance in Advanced Materials
상품코드:1920923
리서치사:Frost & Sullivan
발행일:2025년 12월
페이지 정보:영문 74 Pages
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AI를 활용한 재료 최적화를 통해 예측 가능하고 지속가능한 배합 전략 실현
AI 기반 제형 기술은 첨단 소재의 설계, 최적화 및 상품화 방법을 혁신적으로 변화시켜 경험적 실험에서 예측 가능한 데이터베이스 발견으로 전환할 수 있습니다. AI, 머신러닝, 재료정보학을 결합하여 배합 설계자는 복잡한 다성분 시스템의 시뮬레이션과 최적화를 통해 성능 조정을 가속화하고, 지속가능성을 향상시키며, 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 본 조사는 디지털 트윈, 자율 실험실, 고처리량 실험으로 지원되는 신흥 AI 플랫폼이 원료 발굴에서 수명주기 평가에 이르는 배합 워크플로우를 어떻게 재구성할 수 있는지를 살펴봅니다.
본 조사에서는 AI가 독자적으로 해결할 수 있는 주요 배합 과제 분석, 생성 설계 및 강화 학습 등의 기술 기반 평가, 측정 가능한 성능 향상을 보여주는 산업 이용 사례 제시를 통해 AI를 통한 배합 문제를 분석할 예정입니다. 특히 혁신 생태계 매핑, 투자 및 제휴 동향 추적, 성장 기회 발굴에 중점을 두고 AI와 로봇공학, 고성능 컴퓨팅의 융합이 폴리머, 코팅, 복합재료, 에너지 저장, 헬스케어 등 다양한 분야에서 차세대 배합과학을 주도할 수 있는 영역를 밝힙니다.
목차
전략적 요청
성장이 점점 더 어려워지는 이유는?
The Strategic Imperative 8(TM) : 성장에 압력을 가하는 요인
The Strategic Imperative 8(TM)
첨단 소재의 최적화 성능을 위한 AI 강화형 배합 전략에 대한 상위 3 전략적 필수 요건의 영향
성장 기회가 Growth Pipeline Engine(TM)을 추진
조사 방법
성장 기회 분석
분석 범위
조사 세분화
성장 원천
재료 배합에서 현재의 과제
원료·원재료 발견에서 주요 과제
배합 설계 및 최적화에서 주요 과제
프로세스 시뮬레이션과 스케일업에서 주요 과제
제품 시험 및 검증에서 주요 과제
수명주기 및 지속가능성 평가에서 주요 과제
성장 촉진요인
성장 억제요인
기술 분석
핵심적인 AI/ML 프레임워크의 진전
시뮬레이션 및 디지털 트윈 기술의 진전
자율형 및 데이터 구동형 실험 플랫폼의 진전
지속가능성 및 수명주기 인텔리전스 기술의 진전
지식 그래프, 데이터 인프라, 클라우드 플랫폼의 진전
특허 및 조사 출판물 분석
특허의 개요
조사 출판물의 개요
이해관계자 분석
에코시스템에서 기업의 진보
학술기관에 의한 중요한 조사 기여와 브레이크스루
주요 이해관계자 간 주목할 만한 제휴
자금조달 및 투자 분석
주요 공적 투자
주요 민간투자
합병·인수 분석
주목할 만한 M&A 사례
사례 연구 분석
AI 구동형 재료정보학에 의한 PU화재 시험의 가속
AI를 활용한 시뮬레이션 자동화에 의한 복합재 라티스 설계의 강화
기계학습에 의한 윤활유 배합 개발의 추진
AI 구동 스크리닝에 의한 윤활유 발견 촉진
재료정보학에 의한 열가소성 폴리우레탄(TPU)의 혁신 추진
AI 강화 플랫폼에 의한 고엔트로피 합금 탐구
AI 가속에 의한 극저온 합금 배합의 최적화
애널리스트의 견해와 전망
애널리스트의 견해
향후를 응시한 동향
성장 기회 유니버스
성장 기회 1 : 자기 치유 재료 수명주기의 AI 가이드형 개발
성장 기회 2 : 프로그램 가능한 메타물질의 역설계를 위한 생성형 AI
성장 기회 3 : 인공 생물 재료용 AI 최적화 생물 회로
부록
기술 성숙도 레벨(TRL) : 설명
성장 기회의 이점과 영향
다음 스텝
면책사항
KSA
영문 목차
영문목차
Enabling Predictive and Sustainable Formulation Strategies Through AI-Powered Materials Optimization
AI-enhanced formulation transforms how advanced materials are designed, optimized, and commercialized, shifting from empirical experimentation to predictive, data-driven discovery. By combining AI, ML, and materials informatics, formulators can simulate and optimize complex multi-component systems, accelerating performance tuning, improving sustainability, and reducing time-to-market. This study examines how emerging AI platforms-supported by digital twins, autonomous laboratories, and high-throughput experimentation-reshape formulation workflows from ingredient discovery to life cycle assessment.
The research analyzes key formulation challenges that AI uniquely addresses, evaluates technology enablers such as generative design and reinforcement learning, and highlights industrial use cases demonstrating measurable performance gains. It emphasizes mapping innovation ecosystems, tracking investment and partnership trends, and uncovering growth opportunities where AI convergence with robotics and high-performance computing drives next-generation formulation science across sectors, including polymers, coatings, composites, energy storage, and healthcare.
Table of Contents
Strategic Imperatives
Why Is It Increasingly Difficult to Grow?
The Strategic Imperative 8™: Factors Creating Pressure on Growth
The Strategic Imperative 8™
The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on AI-Enhanced Formulation Strategies for Optimized Performance in Advanced Materials
Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
Research Methodology
Growth Opportunity Analysis
Scope of Analysis
Research Segmentation
Growth Generator
Present Challenges in Materials Formulation
Key Challenges in Ingredient and Raw Material Discovery
Key Challenges in Formulation Design and Optimization
Key Challenges in Process Simulation and Scale-Up
Key Challenges in Product Testing and Validation
Key Challenges in Life Cycle and Sustainability Assessment
Growth Drivers
Growth Restraints
Technology Analysis
Advances in Core AI/ML Frameworks
Advances in Simulation and Digital Twin Technologies
Advances in Autonomous and Data-Driven Experimentation Platforms
Advances in Sustainability and Life Cycle Intelligence Technologies
Advances in Knowledge Graphs, Data Infrastructure, and Cloud Platforms
Patent and Research Publications Analysis
Overview of Patents
Overview of Research Publications
Stakeholder Analysis
Company Advancements Around the Ecosystem
Important Research Contributions and Breakthroughs from Academic Institutions
Notable Collaborations Between Key Stakeholders
Funding and Investment Analysis
Key Public Investments
Key Private Investments
Mergers and Acquisitions Analysis
Notable M&As
Case Study Analysis
Accelerating PU Fire Testing Through AI-Driven Material Informatics
Augmenting Composite Lattice Design with AI-Enabled Simulation Automation
Forwarding Lubricant Formulation Development with ML
Catalyzing Lubricant Discovery with AI-Driven Screening
Advancing Thermoplastic Polyurethane (TPU) Innovation Through Material Informatics
Exploring High-Entropy Alloys with AI-Augmented Platform
Optimizing Cryogenic Alloy Formulations with AI Acceleration
Analyst Perspective and Future Outlook
Analyst Perspective
Future-Looking Trends
Growth Opportunity Universe
Growth Opportunity 1: AI-Guided Development of Self-Repairing Material Life Cycles
Growth Opportunity 2: Generative AI for Inverse-Design of Programmable Meta-Materials
Growth Opportunity 3: AI-Optimized Biological Circuitry for Engineered Living Materials
