تقرير تحليل الحجم والحصة والاتجاهات - استعراض عام للصناعة وتوقعات عام ٢٠٣٣

ما هو معدل النمو و الحجم في سوق اكتشاف المواد؟

• ووفقاً لتحليل بحوث سوق جسر البيانات، قُيِّرت قيمة هذه المعايير في سوق اكتشاف المواد على أساس:: 740.10 مليون دولار في عام 2025ومن المتوقع أن يتم ذلك5 دولارات الولايات المتحدة الأمريكية 560.583 مليون دولار« النامية فيالنسبة المئوية لنسبة 28.80 في المائة من 2026 إلى 2033.
• وتشهد السوق نمواً سريعاً مدفوعاً بتزايد الطلب على المواد المتقدمة، والاختراقات في مجال الذكاء الصناعي وتعلم الآلات، وتوسيع نطاق التطبيقات عبر تكنولوجيا البطاريات، وشبه الموصلات، والكيماويات، والفضاء الجوي، والبحوث الصيدلانية.
• إن الحاجة المتزايدة إلى التعجيل بتطوير المواد، والحد من تكاليف البحوث، وتحسين أداء المواد، ترغم الشركات المصنعة ومؤسسات البحوث وشركات التكنولوجيا على تبني منصات الاكتشاف التي تعمل بها الوكالة الدولية للطاقة. فالتعلم الآلي، والمعرفة الجينية، والنمذجة التنبؤية، تعمل على تحويل التجارب والتجريبات التقليدية عن طريق التمكين من فحص المواد على نحو أسرع، والتنبؤ بالممتلكات، وتحديد المواد المبتكرة لتخزين الطاقة، والإلكترونيات، والتطبيقات الصناعية.

سوق الحجم و توقّر

• قيمة السوق العالمية (2025): 740.10 مليون دولار
• قيمة السوق المتوقعة (2033): 5.553 5 مليون دولار
• التنبؤات التوقعـات كـاغر (2026-2033): 28.80 في المائة
• المنطقة الرائدة في عام 2025: أمريكا الشمالية
• المنطقة: آسيا والمحيط الهادئ

ما هي أهم مَنْ يأخذهم من منظمة العفو الدولية في سوق اكتشاف المواد؟

• وتهيمن أمريكا الشمالية على هذه المبادرة في سوق اكتشاف المواد بأكبر حصة من الإيرادات بلغت 41.6 في المائة في عام 2025، بدعم من البنية الأساسية المتقدمة للبحوث في مجال البحوث، والاستثمارات التكنولوجية القوية، والتعاون فيما بين الجامعات ومؤسسات البحوث وشركات علوم المواد.
• ومن المتوقع أن تكون منطقة آسيا والمحيط الهادئ أسرع المناطق نمواً بمعدل نمو مرتفع قدره 31.0 في المائة من عام 2026 إلى عام 2033، وأن يغذيها التوسع في تصنيع أشباه الموصلات، وزيادة إنتاج البطاريات، وزيادة الاستثمارات في بحوث المواد التي تُجرى باستخدام الطاقة المُنفذة في إطار المبادرة.
• وقاد قطاع البرمجيات السوق بحصة قدرها 55 في المائة في عام 2025، ويعزى ذلك إلى زيادة اعتماد منصات المعلوماتية الخاصة بالمواد التي تعمل بموجة الذكاء الذاتي، وأدوات النمذجة التنبؤية، وبرامجيات المحاكاة الحسابية.
• والخدمات هي أسرع أنواع المكونات نموا، ومن المتوقع أن تسجل نسبة 30.2 في المائة من الرصيد الإجمالي الكلي، مما يعكس الزيادة المفاجئة في الطلب على التنفيذ المتخصص والخبرة التقنية.
• ويهيمن الجزء الكيميائي على فئة أنواع المواد بحصة من الإيرادات تبلغ 30 في المائة في عام 2025، ويقود ذلك اعتماد المزيد من المواد الكيميائية في مجال الاستخدام الأمثل للتركيب الكيميائي، والتطوير الحفاز، واكتشاف المواد المتخصصة.
• وكان التعلم بالآلات يمثل 36 في المائة من حصة السوق في عام 2025، ويفضّل باستخدامه على نطاق واسع في التنبؤ بالممتلكات المادية، وتحسين التركيبة، وفرز المرشحين.
• ويشكل قطاع اكتشاف مواد البطاريات ومواد تخزين الطاقة فئة التطبيقات الأسرع نمواً، حيث يبلغ معدل نمو الناتج المحلي الإجمالي 32.2 في المائة، ويحركه الطلب المتزايد على تحسين أداء البطاريات، وكثافة الطاقة، وسرعة الشحن، والسلامة.

في قطاع اقتصاد

ما هو الاتجاه الرئيسي في AB في سوق اكتشاف المواد؟

• ويجري بصورة متزايدة اعتماد نماذج حديثة ونماذج تأسيسية في اكتشاف المواد لتصميم مركبات جديدة، والتنبؤ بخواص المواد، وتحديد المواد ذات الخصائص الكيميائية والميكانيكية والإلكترونية المحددة، مما يقلل من الاعتماد على البحوث التقليدية المتعلقة بالتجارب والعمليات.
• ففي كانون الثاني/يناير 2025، على سبيل المثال، نشرت مؤسسة الطبيعة بحوثاً عن المادة جين، وهو نموذج من نماذج التجانس في مجال القياس المستقل تم تطويره لتصميم مواد غير عضوية ذات خصائص كيميائية وهيكلية وميكانيكية وإلكترونية ومغنطيسية مستهدفة. وقد بينت الدراسة قدرة هذه المادة على التعجيل باكتشاف مواد وظيفية جديدة.
• وتتيح المنصات التي تعمل بالقوى العاملة في المجال الفلكي للباحثين استكشاف طائفة أوسع من تركيبات المواد والتعجيل بتحديد المرشحين للبطاريات وأشباه الموصلات والخلايا الشمسية والتطبيقات الصناعية المتقدمة.
• ويؤدي تكامل التعلم الآلي مع عمليات المحاكاة الحسابية إلى تحسين فرز المواد المحتملة قبل التوليف المختبري، مما يساعد الباحثين على ترتيب أولويات المرشحين الواعدين وتحقيق أفضل درجات تدفق العمل في مجال البحوث.
• وتقوم المختبرات المستقلة ذاتياً على نحو متزايد بالجمع بين خوارزميات الذكاء الذاتي، والروبوتات، والتغذية المرتدة التجريبية في الوقت الحقيقي من أجل توليف المواد آلياً، وتحديد خصائص النتائج، وصقل التجارب اللاحقة.
• فعلى سبيل المثال، نشرت شركة الطبيعة في تشرين الأول/أكتوبر 2025 بحوثاً عن SCIGEN، وهو إطار من برامجيات منظمة العفو الدولية يتضمن قيوداً هيكلية لاكتشاف المواد الكمية المرشحة. وقد ولدت الدراسة أكثر من 10 ملايين مركبة غير عضوية واستخدمت الفرز الحسابي لتحديد الهياكل الواعدة، وأبرزت أوجه التقدم في تصميم المواد التي تحركها المبادرة.
• ومع تزايد ترتيب الباحثين أولويات تطوير المواد على نحو أسرع، والخصائص المادية المكيفة، والتجريب الآلي، يُتوقع أن يتسع نطاق اعتماد منصات البحث والتطوير الجيني والاكتشاف المستقل، مما يعزز دور هذه البرامج عبر دورة حياة البحث والتطوير في مجال المواد.

ما هي المحركات الرئيسية للمخابرات في سوق اكتشاف المواد؟

• وقد أدى تزايد الطلب على المواد المتقدمة في البطاريات وأشباه الموصلات والطاقة المتجددة والفضاء الجوي إلى زيادة كبيرة في الحاجة إلى منصات تعمل بالآي آي آي قادرة على التنبؤ بخصائص المواد وتحديد المركبات الواعدة على نحو أكثر كفاءة.
• فعلى سبيل المثال، نشرت شركة الطبيعة في تشرين الثاني/نوفمبر 2023 بحوثاً على نظام التعلم العميق GNOME GNOME GNOME في غوغل ديب ميند، الذي حدد 2.2 مليون هيكل بلوري محتمل، بما في ذلك 000 381 مادة مستقرة متوقعة، مما يوسع نطاق مجموعة المرشحين لتقديم طلبات في البطاريات وأشباه الموصلات وغيرها من التكنولوجيات المتقدمة.
• وتدمج جهات التصنيع وشركات التكنولوجيا ومؤسسات البحث في تطوير المواد من أجل تقليص وقت الفرز الحسابي، وتحسين إنتاجية البحوث، والتعجيل بتطوير مواد ذات خصائص أداء خاصة بكل تطبيق.
• وزيادة الوصول إلى قواعد بيانات المواد الحسابية وخوارزميات التعلم الآلي والحوسبة العالية الأداء تزيد من تمكين الباحثين من تحليل هياكل المواد المعقدة وتقييم المركبات المحتملة قبل تخصيص الموارد للتجارب المادية.
• فعلى سبيل المثال، في آذار/مارس 2024، أبلغ قسم العلوم الكيميائية، الذي نشرته الجمعية الملكية للكيمياء، عن إجراء بحوث باستخدام الفحص الحسابي والتوليف المختبري الموجَّه إلى المُعَدَّل المُتَفَجِّر والمُوجَّه إلى المُعَدِّلَين المُوجَّهَيْن لاكتشاف مرحلتين جديدتين من مراحل الرُّوتينات الكُسُوليتين، مما يُبيِّن قدرة المُعَدَّات المُنظَّمة الدولية على تسريع بحوث المواد العضوية والتثبيت التجريبي.
• ومع الاعتماد المتزايد للصناعات على المواد المتقدمة لتحسين كفاءة استخدام الطاقة والأداء الإلكتروني والقدرات الصناعية، يتوقع أن تظل منصات الاكتشاف التي تقودها المبادرة أدوات هامة للتعجيل بالابتكار والحد من الاختناقات الإنمائية.

فما هي العوامل التي تحدِّي نمو منظمة العفو الدولية في سوق اكتشاف المواد ؟

• ويتطلب اكتشاف المواد القائمة على أساس الذكاء الاصطناعي الوصول إلى مجموعات بيانات كبيرة وموثوقة وموحدة، وموارد حسابية هامة، وخبرة علمية متخصصة لوضع نماذج تنبؤية دقيقة والتحقق من صحة المواد المقترحة.
• فعلى سبيل المثال، نشرت شركة Npj للمواد الحسابية، في آذار/مارس 2023، استعراضاً بعنوان التعلم الآلي من البيانات الصغيرة في مجال علوم المواد، يسلط الضوء على الكيفية التي يمكن بها لمجموعات البيانات التدريبية المحدودة أن تحد من دقة النماذج وتزيد من مخاطر الإفراط في التهذيب، مما يخلق تحديات أمام اكتشاف مواد موثوقة تحركها مبادرة الذكاء الفلكي.
• ويمكن أن تؤدي البيانات التجريبية غير المتسقة، والمعلومات المحدودة عن محاولات التوليف الفاشلة، والاختلافات بين التنبؤات الحسابية ونتائج المختبرات الحقيقية في العالم، إلى الحد من موثوقية النماذج وتقييد الاعتماد التجاري.
• ولا تزال الحاجة إلى التحقق التجريبي، وإمكانية تفسير النماذج، والهياكل الأساسية المتخصصة، والتكامل مع تدفقات العمل في المختبرات القائمة تزيد من تعقيد التنفيذ، ولا سيما بالنسبة لمنظمات البحوث الأصغر حجما والمصنعين ذوي الموارد التقنية المحدودة.
• فعلى سبيل المثال، في شباط/فبراير 2024، أبلغت الجمعية الملكية للكيمياء، التي نشرتها الجمعية الملكية للكيمياء، عن تحديات في استنساخ النتائج من إطار تعلم آلي - تعلم آلي في مجال المواد المعلوماتية، حيث حددت المسائل التي تنطوي على اعتماد البرمجيات، وتتبع الإصدارات، وتنظيم الرموز، والوثائق التي يمكن أن تعوق إعادة التجديد والثقة في البحوث التي تستند إلى نظام المعلومات الإدارية المتكامل.
• ويمكن لهذه التحديات التقنية والتشغيلية أن تبطئ من تسويق المواد التي تنتجها الوكالة الدولية للتوحيد القياسي، حيث أن المركبات المتوقعة لا يزال يتعين عليها أن تبين القدرة العملية على التركيب، وقابلية إعادة التجديد، والسلامة، والأداء في ظل ظروف حقيقية قبل الاعتماد الصناعي الواسع النطاق.

كيف يتم تنظيم وكالة الاستخبارات المالية في سوق اكتشاف المواد؟

وتقسم هذه العملية في سوق اكتشاف المواد على أساس المكونات ونوع المواد والتكنولوجيا والتطبيق.

• العنصر العنصر

وعلى أساس العنصر، فإن سوق اكتشاف المواد يتم تقسيمها إلى برامجيات ومعدات وخدمات، واستحوذ قطاع البرمجيات على السوق بحصة تقدر بـ 55 في المائة في عام 2025، وذلك بسبب زيادة اعتماد منصات المعلوماتية للمواد التي تعمل بالتقنية، وأدوات وضع النماذج التنبؤية، وبرامج المحاكاة الحسابية. وهذه الحلول تمكن الباحثين من تحليل مجموعات البيانات العلمية، والتنبؤ بخواص المواد، وفرز المركبات المحتملة قبل التجارب المختبرية. ويؤدي التكامل مع نظم نمذجة الجزيئات والهياكل الأساسية الحاسوبية العالية الأداء إلى زيادة تعزيز قدراتهم. وتدعم منصات البرمجيات أيضاً تصميم المواد، وتصوير البيانات، والتشغيل الآلي للبحوث. ويؤدي اعتماد التعلم الآلي والتطور الجيني إلى تعزيز الطلب على البرمجيات عبر التصنيع الكيميائي والإلكترونيات وتخزين الطاقة.

ومن المتوقع أن يشهد قطاع الخدمات أسرع نمو في مجموعة الخدمات الزراعية الشاملة بنسبة 30.2 في المائة خلال الفترة المتوقعة، وذلك بسبب تزايد الطلب على التنفيذ المتخصص والخبرة التقنية، وتشمل هذه الخدمات تطوير النماذج، وإعداد البيانات العلمية، وإدماج المنصات، والاستشارة الحسابية في مجال البحوث. وكثيراً ما تحتاج شركات المواد إلى مساعدة الخبراء لإدماج أدوات الذكاء الصناعي في تدفقات العمل القائمة في مجال البحث والتطوير. ويساعد مقدمو الخدمات أيضاً المنظمات على التحقق من التنبؤات وتفسير النتائج الحسابية المعقدة. ويدعم الطلب المتزايد على تطبيقات الذكاء الصناعي المكيفة حسب الطلب أنشطة التشاور والتكامل. ويعمل التعاون بين بائعي البرمجيات وعلماء المواد والمصنعين الصناعيين على توسيع نطاق متطلبات الخدمات.

• الفئة

وعلى أساس نوع المادة، تُقسَّم هذه المعامل في سوق اكتشاف المواد إلى بوليمرات، ومعادن وسبائك، وخرافات، ومركبات، ومواد نانوية، وأشباه موصلات، ومواد كيميائية.، المواد الحيوية ،ويستفيد المصنعون الكيميائيون من نماذج تعلم الآلات لتحليل الهياكل الجزيئية والتنبؤ بالخصائص الكيميائية قبل الاختبار التجريبي. ويساعد الفرز الذي يجري بواسطة الأجهزة على تحديد المركبات الواعدة للطلاءات، والمواد اللاصقة، والمواد الكيميائية الصناعية، والبوليمرات العالية الأداء. ويؤدي تكامل الكيمياء الحسابية والتحليل التنبؤي إلى تحسين كفاءة البحوث والحد من التجارب المختبرية غير الضرورية. كما أن الطلب المتزايد على التركيبات الكيميائية المتقدمة عبر التصنيع والطاقة والإلكترونيات يدعم أيضاً الاعتماد.

ومن المتوقع أن يشهد قطاع أشباه الموصلات أسرع نمو بلغ 30.1 في المائة خلال الفترة المتوقعة، وذلك بسبب زيادة الطلب على المواد الإلكترونية المتقدمة وتكنولوجيات الجيل التالي من الرقائق. ومن المتوقع أن تؤدي برامج الاكتشاف التي تعمل باليد الصناعية إلى تمكين الباحثين من تقييم تركيبات شبه الموصلات، والتنبؤ بالخصائص الكهربائية، وتحديد المواد المناسبة للتطبيقات الإلكترونية. والواقع أن التعقيد المتزايد في تصنيع الرقائق يزيد من الحاجة إلى المواد التي توفر تحسين التوصيلية، والاستقرار الحراري، وكفاءة الطاقة. ويساعد الفحص الحسابي القائم على الاستعانة بالأجهزة المستقلة الباحثين على التحقيق في المواد المرشحة قبل الالتزام بعمليات التصنيع المكلفة. والواقع أن زيادة الاستثمارات في البنية الأساسية للاستخبارات الاصطناعية، والإلكترونيات الكهربائية، وتصنيع شبه الموصلات المتقدمة تعمل على خلق طلب إضافي. ومن شأن دمج التعلم الآلي باستخدام المحاكاة الذروية أن يوسع نطاق الخصائص المادية التي يمكن تقييمها.

• التكنولوجيا المنقولة

وعلى أساس التكنولوجيا، تجزئة سوق الاكتشافات المادية إلى التعلم الآلي، والتعلم العميق، والاستخبارات الاصطناعية الجينية، وتجهيز اللغات الطبيعية، والتحليل التنبؤي، وشبكات الرسم البياني، وغيرها. ويهيمن قطاع التعلم بالآلات على السوق بحصة تقدر بـ 36 في المائة في عام 2025، بسبب استخدامه الواسع النطاق في التنبؤ بالممتلكات المادية، وتحسين التركيبة، وفرز المرشحين. وتحدد خوارزميات التعلم الآلي العلاقات بين الهياكل المادية، والتركيبات، وخصائص الأداء باستخدام البيانات التجريبية والحسابية. وتمكن هذه القدرات الباحثين من تحديد أولويات المواد الواعدة والحد من الاختبارات المتكررة. وتدعم تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف أيضا تصنيف المواد وتحديد الأنماط في مجموعات البيانات المعقدة. ويؤدي التكامل مع برامج المحاكاة وقواعد البيانات العلمية إلى زيادة تحسين فائدة النموذج.

ومن المتوقع أن يسجل قطاع الاستخبارات المصطنعة الجيني أسرع نمو في سجل المعاملات الدولية البالغ 37.1 في المائة خلال فترة التنبؤ، وذلك بسبب تزايد الطلب على نظم الذكاء المشع القادرة على تصميم المواد ذات الخصائص المستهدفة، ويمكن للنماذج الجينية أن تقترح هياكل جزيئية جديدة وتركيبات مواد قد لا يمكن تحديدها بسهولة من خلال الفحص التقليدي، ويمكن للباحثين استخدام هذه النظم لاستكشاف مواد مرشحة ذات خصائص ميكانيكية أو كيميائية أو حرارية أو إلكترونية محددة، ويوسع التقدم في نماذج التأسيس والخوارزميات الجينية نطاق تطبيقها في بحوث مواد البطاريات، والتحفيز، والبوليمرات، وأشباه الموصلات، ويمكّن التكامل مع المحاكاة الحسابية من تقييم المواد المقترحة قبل التوليف المادي، كما أن زيادة الاهتمام بالابتكار المعجل للمواد يشجع مؤسسات البحوث والمصنعين على اعتماد هذه التكنولوجيات.

• ألف -

وعلى أساس التطبيق، تُقسم هذه المبادرة في سوق اكتشاف المواد إلى عمليات تنبؤ بالممتلكات المادية، ووضع النماذج الجزيئية والمحاكاة، واكتشاف مواد تخزين البطاريات والطاقة، واكتشاف مواد أشباه الموصلات والإلكترونيات، واكتشاف المواد المخدرة والصيدلانية، واكتشاف المواد الحفازة واستخدامها، وتصميم وتطوير المواد، والتنبؤ بمسار توليف المواد، وغيرها. وتهيمن شريحة التنبؤ بالممتلكات المادية على السوق بحصة تقدر بنحو 38.0 في المائة في عام 2025، مدفوعة بزيادة الطلب على التنبؤات الدقيقة لخصائص المواد قبل التحقق من المختبرات. وتساعد نماذج الوكالة الباحثين على تقدير القوة الميكانيكية، والاستقرار الحراري، والموصلية الكهربائية، والنشاط الكيميائي. وهذه التنبؤات تمكن أفرقة البحوث من فحص المواد المرشحة على نحو أكثر كفاءة وترتيب أولويات التركيبات الواعدة. ويؤدي التكامل مع الأدوات العلمية للمواد الحسابية إلى تحسين تحليل العلاقات المعقدة بين البنية والملكية. ويستخدم المصنعون أيضا نماذج تنبؤية لتوجيه تطوير المنتجات وتحقيق الأداء الأمثل للمواد.

ومن المتوقع أن يشهد قطاع اكتشافات مواد البطاريات وتخزين الطاقة أسرع نمو في سجل الإنتاج الزراعي الكلي قدره 32.2 في المائة خلال الفترة المتوقعة، وذلك بسبب زيادة الطلب على تحسين أداء البطاريات، وكثافة الطاقة، وسرعة الشحن، والسلامة. وتساعد المنصات القائمة على أساس العمل الدولي الباحثين في تحديد وتقييم مواد الإلكترود، والمحللات الكهربائية، وغيرها من مكونات البطاريات ذات الخصائص الكهربائية الكيميائية الواعدة. وتحلل نماذج التعلم الآلي مجموعات البيانات التجريبية للتنبؤ بسلوك البطاريات وتحديد التركيبات المرشحة لإجراء مزيد من الاختبارات. ويؤدي تزايد اعتماد المركبات الكهربائية والاستثمارات في تخزين الطاقة المتجددة إلى زيادة الحاجة إلى تكنولوجيات متقدمة للبطاريات. كما يمكن للفحص الموجه من قبل الأجهزة أن يساعد الباحثين في بحث بدائل المواد الخام المكلفة أو المقيدة العرض. ويؤدي التكامل مع المختبرات الآلية وعمليات المحاكاة الحسابية إلى تسريع وتيرة بحوث البطاريات.

ما هي المنطقة التي تملك أكبر حصة من منظمة العفو الدولية في سوق اكتشاف المواد؟

• وتهيمن أمريكا الشمالية على هذه المبادرة في سوق اكتشاف المواد بأكبر حصة من الإيرادات بلغت 41.6 في المائة في عام 2025، بدعم من البنية الأساسية المتقدمة للبحوث في مجال البحوث، والاستثمارات التكنولوجية القوية، والتعاون فيما بين الجامعات ومؤسسات البحوث وشركات علوم المواد.
• وتستفيد المنطقة أيضاً من التعاون القوي بين الجامعات والمختبرات الحكومية والمصنعين الصناعيين، إلى جانب الاعتماد المتزايد لمنابر البحوث التي تعمل بموجة الذكاء الفلكي عبر المستحضرات الصيدلانية، وشبه الموصلات، والمواد الكيميائية، وتخزين الطاقة. ولا تزال زيادة الاستثمارات في علم الحوسبة العالية الأداء، والحسابية، وعلم المواد الحسابية، تعمل على تعزيز المركز القيادي لأمريكا الشمالية في السوق العالمية.

الولايات المتحدة الأمريكية في سوق اكتشاف المواد

الواقع أن منظمة العفو الدولية في سوق اكتشاف المواد تشهد نمواً قوياً بسبب ارتفاع الاستثمارات في أبحاث الاستخبارات الصناعية، وتطوير المواد المتقدمة، وتكنولوجيات الكيمياء الحسابية. والواقع أن النظام الإيكولوجي التكنولوجي الناضج في البلاد، إلى جانب تبني أنظمة التعلم الآلي، والتوليد، والنمذجة التنبؤية، يقود الطلب عبر تطبيقات تخزين شبه الموصلات، والصيدلانية، والكيميائية، والطاقة. فضلاً عن ذلك فإن زيادة التركيز على تسريع البحث والتطوير، وخفض تكاليف اكتشاف المواد، وتحسين أداء المواد، تعمل على التعجيل باعتماد منصات الاكتشاف التي تقودها وكالة الاستخبارات المالية.

منظمة العفو الدولية في مجال سوق اكتشاف المواد

ومن المتوقع أن تشهد منظمة العفو الدولية في آسيا والمحيط الهادئ في سوق اكتشاف المواد نمواً سريعاً، مدفوعاً بتوسع الصناعات الإلكترونية، وزيادة الاستثمارات في الاستخبارات الصناعية، وارتفاع الطلب على المواد المتقدمة عبر بلدان مثل الصين واليابان والهند. والواقع أن تبني تكنولوجيات التعلم الآلي، والتعلم العميق، والمحاكاة، إلى جانب الطلب المتزايد على البطاريات المبتكرة، وشبه الموصل، والمواد الكيميائية، يدعم التوسع في الأسواق الإقليمية. فضلاً عن ذلك فإن زيادة الاستثمارات في البنية الأساسية للبحوث والتعاون بين شركات التكنولوجيا والجامعات ومعاهد علوم المواد تعمل على التعجيل بتبني هذه التكنولوجيات عبر القطاعات الصناعية والأكاديمية.

منظمة العفو الدولية في مجال المواد المتبصرة في سوق

إن اليابان تشهد نمواً مطرداً في سوق اكتشاف المواد بسبب ارتفاع الاستثمارات في بحوث المواد المتقدمة، وابتكار أشباه الموصلات، وتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي. إن شركات تصنيع الإلكترونيات وشركات صناعة السيارات ومعاهد البحوث تعتمد بشكل متزايد منصات تعمل بالقوى الاستخبارية للتعجيل بفحص المواد، والتنبؤ بخواص المواد، وتحسين كفاءة البحث والتطوير. فضلاً عن ذلك فإن الطلب المتزايد على مواد البطاريات العالية الأداء، والبوليمرات المتقدمة، والجيل المقبل من المكونات الإلكترونية يساهم بشكل أكبر في نمو السوق في اليابان.

منظمة العفو الدولية الصين في سوق المواد المتبصرة

الواقع أن الصين في سوق اكتشاف المواد تنمو بسرعة، مدفوعة بتوسيع إنتاج شبه الموصلات، وزيادة الاستثمارات في الاستخبارات الصناعية، وزيادة تركيز الحكومة على الاعتماد على الذات في التكنولوجيا. والواقع أن تبني نماذج المواد المعتمدة على الذكاء الاصطناعي وتحليلات تنبؤية عبر تصنيع البطاريات، والإلكترونيات، والمواد الكيميائية، والبحوث المتقدمة في مجال المواد يعمل على تعزيز الطلب على الأسواق بشكل كبير. فضلاً عن ذلك فإن زيادة الاستثمارات في القدرات البحثية المحلية، وتكنولوجيات تخزين الطاقة، والمواد العالية الأداء تجعل الصين بمثابة سوق نمو رئيسية لاكتشاف المواد التي تحركها المبادرة.

المملكة المتحدة الأمريكية في سوق اكتشاف المواد

في سوق اكتشاف المواد، تشهد المملكة المتحدة نمواً مطرداً، مدعوماً بزيادة اعتماد الذكاء الاصطناعي في البحوث العلمية، والتطوير الصيدلي، والهندسة المتقدمة للمواد. وتسهم زيادة الاستثمارات في البنية الأساسية للبحوث في المملكة المتحدة والطلب المتزايد على حلول فعالة ومحركة البيانات لفحص المواد في نمو السوق. وعلاوة على ذلك، فإن دمج التعلم الآلي، والتوليف الجيني، والنمذجة الحسابية يعمل على تحسين كفاءة التنبؤ بالمواد والبحوث، وجعل المملكة المتحدة مركزاً هاماً للابتكار في صناعة اكتشاف المواد.

منظمة العفو الدولية في مجال تحليل المواد

الواقع أن ألمانيا تشهد توسعاً مطرداً في سوق اكتشاف المواد نظراً لقاعدة التصنيع الصناعي القوية في البلاد، والقدرات الهندسية المتقدمة، وزيادة تبني الجيل المقبل من تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي. والواقع أن صناع السيارات والشركات الكيميائية ومطوري أشباه الموصلات ومعاهد البحوث يستخدمون بشكل متزايد منصات الذكاء الاصطناعي في تصميم المواد، والتنبؤ بالممتلكات، وأنشطة البحث والتطوير. والواقع أن التقدم المستمر في التعلم الآلي، والمحاكاة الحسابية، وهندسة المواد التي تحركها البيانات، إلى جانب تركيز الصناعة القوي على الإبداع وكفاءة التصنيع، يزيد من دفع نمو السوق في ألمانيا.

من هي الشركات الكبرى في شركة "إي آي آي" في سوق اكتشاف المواد؟

وتتولى شركات راسخة أساساً قيادة هذه المبادرة في مجال صناعة اكتشاف المواد، ومنها:

• تـتـرجيـة،)الولايات المتحدة الأمريكية(
• () Schrödinger, Inc.)الولايات المتحدة الأمريكية(
• شركة Seone Techs Ltd(إسرائيل)
• Kepotix, Inc)الولايات المتحدة الأمريكية(
• المؤونة، Inc.)الولايات المتحدة الأمريكية(
• (U.K.)
• (اليابان) PPPPPComputational Chem Inc. (اليابان)
• Inst Inc. (الولايات المتحدة)
• معاهد البحوث (الولايات المتحدة الأمريكية)
• المواد المكتشفة (الولايات المتحدة الأمريكية)
• المواد الزور (الولايات المتحدة الأمريكية)
• مختبرات المُدَرِج (الولايات المتحدة الأمريكية)
• (المملكة المتحدة)
• XstalPi Dgsdings Limited Limited Limited (الصين)
• شركة SESS SES SI CC (الولايات المتحدة الأمريكية)
• شركة كمونات (الولايات المتحدة الأمريكية)
• Schrödinging Material Science (الولايات المتحدة الأمريكية)
• شركة نفيديا (الولايات المتحدة الأمريكية)
• مؤسسة رواتس الأعمال التجارية الدولية (الولايات المتحدة الأمريكية)
• شركة Microscort (U.S.

ما هي آخر التطورات في سوق اكتشاف المواد؟

• وفي حزيران/يونيه 2025، أطلقت شركة Aionics منصة الاستخبارات الجزيئية الاصطناعية (AMI) التابعة لها، المصممة للتعجيل بتطوير التركيبات من أجل التحليل الكهربائي للبطاريات والتطبيقات الكيميائية الأخرى.
• وفي نيسان/أبريل 2025، أعلنت الشركة عن منصة اكتشاف المواد MU-0 الخاصة بها، التي تجمع بين الأساليب القائمة على الفيزياء والاستخبارات الاصطناعية لدعم اكتشاف مواد البطاريات. وقد خططت الشركة لعرض برامجيات ومنصة الخدمات لعرض الكيفية التي يمكن بها للتحليل الجزيئي القائم على استخدام الذكاء الخفيف أن يدعم تطوير تكنولوجيات متقدمة لبطارية الليثيوم والفلزات واليثيوم، ويعكس هذا التطور الاستخدام المتزايد للأدوات التي تحركها الذكاء الإصطناعي للتعجيل باكتشاف المواد لتخزين الطاقة.
• وفي تموز/يوليه 2024، أدخل الباحثون في مختبر التسارع الوطني التابع لرابطة الدول المستقلة وجامعة ستانفورد نهجا يستند إلى الذكاء الصناعي في اكتشاف المواد المستهدفة، وقد صُمِّم هذا الأسلوب لتحسين كفاءة جمع وتحليل البيانات أثناء البحث عن مواد ذات خصائص محددة، ويمكن أن يساعد البحث العلماء في تحديد المرشحين الواعدين لتطبيقات تتراوح من تكنولوجيات المناخ إلى الحوسبة الكمّية، مع دعم تطوير المزيد من تدفق العمل التجريبي الآلي.
• في نوفمبر 2023، أعلنت جوجل ديب ميند أن أداة التعلم العميق التابعة لها GNOME قد تنبأت بـ 2.2 مليون بنية بلورية جديدة، بما في ذلك حوالي 380 ألف بنية يتوقع أن تكون مستقرة ويمكن أن تكون مفيدة للتكنولوجيات المستقبلية. وقد عمل الفريق على إتاحة الهياكل المتوقعة الواعدة لمجتمع البحوث من خلال مشروع المواد، ودعم المزيد من التحقيق في مواد البطاريات، والإلكترونيات، والتطبيقات الأخرى. وقد أظهر التطور كيف يمكن لمنظمة العفو الدولية أن توسع نطاق المواد المرشحة المتاحة للاختبار العلمي.
• في يوليو/تموز 2021، أطلقت الكيمياء الحسابية المفضلة Matlantis كخدمة محاكاة ذرية قائمة على سحابة. طورت مع شبكات الفضائح و ENEOS، وهي منصة التعلم العميق المتكامل مع المحاكاة الفيزيائية التقليدية للتعجيل بتحليل السلوك المادي على النطاق الذري. وقد صمم نهجها لمساعدة الباحثين الصناعيين والأكاديميين على استكشاف نطاق أوسع من المواد المحتملة على نحو أكثر كفاءة، مما يمثل تطوراً تجارياً مبكراً هاماً في اكتشاف المواد التي تعمل بطاقتها الذاتية.

SKU-76906