Stratistics MRC에 따르면 세계의 재료 정보학 시장은 2024년 1억 5,810만 달러 규모이며, 예측 기간 동안 17.5%의 연평균 성장률로 2030년에는 4억 1,620만 달러에 달할 것으로 전망됩니다.
재료 정보학은 재료 과학, 데이터 과학, 계산 기술을 결합하여 재료의 발견, 설계, 최적화를 가속화하는 학제 간 분야입니다. 대규모 데이터 세트, 머신러닝 및 인공 지능을 활용하여 재료의 특성, 성능 및 거동을 예측할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 기존의 시행착오 방식보다 원하는 특성을 가진 새로운 소재를 보다 효율적으로 설계할 수 있는 능력을 향상시킵니다. 재료 정보학은 에너지 저장, 제조, 전자 등의 분야에서 중요한 역할을 하며 다양한 응용 분야를 위한 재료 개발을 촉진합니다.
Nature Communications(2022)에 발표된 연구에 따르면 ML 모델은 기존 접근 방식에 비해 재료 발견에 필요한 시간을 최대 90%까지 단축할 수 있다고 합니다.
클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼의 인기 증가
클라우드 기반 데이터 분석 플랫폼은 방대한 양의 자료 데이터를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있는 능력으로 인해 시장에서 인기를 얻고 있습니다. 이러한 플랫폼은 확장성, 유연성, 비용 효율성을 제공하여 더 빠른 데이터 분석과 공동 연구를 가능하게 합니다. 또한 재료 검색 및 최적화를 위한 고급 머신 러닝 및 AI 도구의 사용을 촉진하여 에너지, 전자, 제조와 같은 산업에서 혁신을 가속화하고 획기적인 발전을 이끄는 데 필수적입니다.
데이터의 품질과 통합의 복잡성
데이터 품질과 통합의 복잡성은 시장에서 중요한 과제로 대두되고 있습니다. 일관되지 않거나 불완전하거나 부정확한 데이터는 신뢰할 수 없는 예측으로 이어져 재료 발견과 최적화를 방해할 수 있습니다. 또한 다양한 출처의 다양한 데이터 세트를 통합하는 것이 어려워 연구 진행 속도가 느려질 수 있습니다. 이러한 문제는 오류의 위험을 증가시키고 분석의 효율성을 떨어뜨리며 최적의 재료 설계가 이루어지지 않아 궁극적으로 혁신을 저해하고 새로운 첨단 재료의 개발을 늦출 수 있습니다.
지속 가능성 및 친환경 기술에 집중
업계에서 친환경 솔루션을 우선시함에 따라 지속 가능성과 친환경 기술이 시장의 중심이 되고 있습니다. 연구자들은 데이터 분석과 AI를 활용하여 에너지 효율이 높은 소재, 재활용 가능한 부품, 친환경 대체재 등 환경에 미치는 영향을 줄이면서 지속 가능한 소재를 설계할 수 있습니다. 이러한 초점은 혁신을 주도하는 친환경 기술을 발전시키는 동시에 기후 변화 및 자원 보존과 관련된 글로벌 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
도입 비용
시장의 높은 도입 비용은 소규모 기업이 첨단 기술을 채택하는 것을 방해하여 혁신을 제한할 수 있습니다. 이러한 재정적 장벽은 AI 및 데이터 기반 도구의 광범위한 채택을 늦춰 경쟁력을 떨어뜨릴 수 있습니다. 또한 인프라 및 교육에 대한 초기 비용이 리소스를 압도하여 프로젝트 실행이 지연되고 특히 리소스가 제한된 환경에서는 시장의 성장 잠재력을 저해할 수 있습니다.
코로나19 팬데믹은 연구 개발 활동을 늦추고 프로젝트를 지연시키며 공급망에 문제를 일으켜 시장을 혼란에 빠뜨렸습니다. 원격 근무와 제한된 협업은 혁신을 저해했고, 재정적 불확실성은 신기술에 대한 투자 감소로 이어졌습니다. 그러나 팬데믹으로 인해 기업들이 소재 개발을 최적화하기 위해 점점 더 AI와 데이터 분석에 의존하면서 디지털 전환이 가속화되어 시장에서 장기적인 성장 기회를 창출했습니다.
예측 기간 동안 폴리머 부문이 최대 시장 점유율을 차지할 전망
폴리머 부문은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 연구자들은 기계 학습, 인공 지능 및 빅 데이터 분석을 적용하여 자동차, 의료 및 전자 제품과 같은 다양한 산업에 폴리머 특성을 최적화 할 수 있습니다. 이 기술은 R&D 효율성을 높이고 시장 출시 기간을 단축하며 고성능 소재를 개발할 수 있게 해줍니다. 또한 유망한 폴리머 후보를 신속하게 식별하여 여러 분야에서 소재 설계와 혁신을 혁신할 수 있습니다.
자동차 부문이 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 나타낼 것으로 전망
예측 기간 동안 자동차 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 제조업체는 계산 도구를 활용하여 재료 특성을 최적화하고, 무게를 줄이고, 안전성을 개선하고, 연비를 높일 수 있습니다. 이 시장은 더 빠른 혁신을 지원하여 자동차 제조업체가 전기 자동차, 경량 부품 및 지속 가능한 설계를 위한 새로운 소재를 식별하고 개발하여 궁극적으로 자동차 산업의 성능과 지속 가능성을 촉진할 수 있도록 돕습니다.
예측 기간 동안 북미 지역이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 기업들은 데이터 과학, 인공 지능, 머신 러닝을 활용하여 자동차, 항공우주, 헬스케어 등의 분야에서 재료 발견을 가속화하고, 특성을 최적화하며, R&D 비용을 절감하고 있습니다. 북미의 탄탄한 연구 인프라와 업계 파트너십, 지속 가능한 재료에 대한 수요 증가는 재료 정보학 분야에서 북미 지역의 리더십에 기여하고 있습니다.
예측 기간 동안 아시아태평양 지역은 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. 중국, 일본, 한국, 인도와 같은 국가들은 재료 연구와 기술 혁신에 막대한 투자를 해왔습니다. 이들 정부는 청정 에너지, 전자, 제조와 같은 분야에서 재료 과학의 중요성을 인식하고 있습니다. 또한 방대한 데이터 세트를 분석하고 신소재의 특성을 예측하여 소재 발견 프로세스를 가속화하기 위해 AI와 머신러닝을 활용하고 있습니다.
According to Stratistics MRC, the Global Material Informatics Market is accounted for $158.1 million in 2024 and is expected to reach $416.2 million by 2030 growing at a CAGR of 17.5% during the forecast period. Material Informatics is an interdisciplinary field that combines materials science, data science, and computational techniques to accelerate the discovery, design, and optimization of materials. By leveraging large datasets, machine learning, and artificial intelligence, it enables the prediction of material properties, performance, and behaviors. This approach enhances the ability to design novel materials with desired characteristics more efficiently than traditional trial-and-error methods. Material Informatics plays a crucial role in areas like energy storage, manufacturing, and electronics, facilitating the development of materials for a wide range of applications.
According to a study published in Nature Communications (2022), ML models can reduce the time required for material discovery by up to 90% compared to conventional approaches.
Growing popularity of cloud-based data analytics platforms
Cloud-based data analytics platforms are gaining popularity in the market due to their ability to store and process vast amounts of material data efficiently. These platforms offer scalability, flexibility, and cost-effectiveness, enabling faster data analysis and collaborative research. They facilitate the use of advanced machine learning and AI tools for materials discovery and optimization, making them essential for accelerating innovation and driving breakthroughs in industries like energy, electronics, and manufacturing.
Data quality and integration complexity
Data quality and integration complexity pose significant challenges in the market. Inconsistent, incomplete, or inaccurate data can lead to unreliable predictions, hindering material discovery and optimization. Additionally, integrating diverse datasets from various sources can be difficult, slowing down research progress. These issues increase the risk of errors, reduce the efficiency of analytics, and may lead to suboptimal material designs, ultimately impeding innovation and slowing the development of new, advanced materials.
Focus on sustainability and green technologies
Sustainability and green technologies are becoming central to the market, as industries prioritize eco-friendly solutions. By leveraging data analytics and AI, researchers can design sustainable materials with reduced environmental impact, such as energy-efficient materials, recyclable components, and eco-friendly alternatives. This focus helps in advancing green technologies driving innovation while addressing global challenges related to climate change and resource conservation.
Cost of implementation
The high cost of implementation in the market can deter smaller companies from adopting advanced technologies, limiting innovation. This financial barrier may slow down the widespread adoption of AI and data-driven tools, leading to reduced competitiveness. Additionally, the upfront expenses for infrastructure and training can overwhelm resources, causing delays in project execution and hindering the market's growth potential, particularly in resource-constrained environments.
The COVID-19 pandemic disrupted the market by slowing research and development activities, delaying projects, and causing supply chain challenges. Remote work and limited collaboration hindered innovation, while financial uncertainty led to reduced investments in new technologies. However, the pandemic also accelerated digital transformation, as companies increasingly turned to AI and data analytics to optimize materials development, creating long-term opportunities for growth in the market.
The polymers segment is expected to be the largest market share during the forecast period
The polymers segment is expected to account for the largest market share during the forecast period. By applying machine learning, artificial intelligence, and big data analytics, researchers can optimize polymer properties for various industries like automotive, healthcare, and electronics. This technology enhances R&D efficiency, reduces time-to-market, and enables the development of high-performance materials. It facilitates the rapid identification of promising polymer candidates, revolutionizing material design and innovation across multiple sectors.
The automotive segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period
Over the forecast period, the automotive segment is predicted to witness the highest growth rate. By leveraging computational tools, manufacturers can optimize material properties, reduce weight, improve safety, and increase fuel efficiency. This market supports faster innovation, helping automakers identify and develop new materials for electric vehicles, lightweight components, and sustainable designs, ultimately driving performance and sustainability in the automotive industry.
During the forecast period, the North America region is expected to hold the largest market share. Companies are leveraging data science, artificial intelligence, and machine learning to accelerate material discovery, optimize properties, and reduce R&D costs across sectors like automotive, aerospace, and healthcare. North America's robust research infrastructure, industry partnerships, and increasing demand for sustainable materials contribute to the region's leadership in material informatics.
Over the forecast period, the Asia Pacific region is anticipated to exhibit the highest CAGR. Countries like China, Japan, South Korea, and India have heavily invested in material research and technological innovations. These governments recognize the importance of material sciences in sectors like clean energy, electronics, and manufacturing. Additionally, AI and ML are being used to accelerate the material discovery process by analyzing vast datasets and predicting the properties of new materials.
Key players in the market
Some of the key players in Material Informatics market include Materials Project, Granta Design, Hitachi High-Tech Corporation, QuesTek Innovations, Thermo Fisher Scientific, Dassault Systemes, IBM, Accenture, Autodesk, DataRobot, Atomwise, BASF, Kebotix, InnoSense and Materialize Inc.
In May 2024, Hitachi High-Tech Corporation and Hitachi, Ltd. initiated a collaborative project with Taiwan's Industrial Technology Research Institute (ITRI) to integrate Hitachi's Materials Informatics solutions with ITRI's AI-driven "MACSiMUM" platform, aiming to enhance digital transformation in materials R&D.
In March 2024, Kebotix secured a significant investment to expand its AI capabilities, aiming to enhance its platform's ability to discover and design new materials. This development underscores Kebotix's commitment to advancing the field of material informatics through cutting-edge technology.