재료 정보학 시장 - 글로벌 산업 규모, 점유율, 추세, 기회 및 예측, 응용 분야별(화학 및 제약, 재료 과학, 제조, 식품 과학, 에너지, 기타), 재료 유형별(원소, 화학 물질, 기타), 기술별(디지털 어닐러, 딥 텐서, 통계 분석, 유전 알고리즘), 지역 및 경쟁별, 2019-2029F

시장 개요

글로벌 소재 정보학 시장은 2023년에 1억 2,798만 달러로 평가되었으며, 2029년까지 12.48%의 CAGR로 예측 기간 동안 인상적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 글로벌 소재 정보학 시장은 항공우주, 자동차, 의료, 전자와 같은 다양한 산업에서 첨단 소재에 대한 수요가 증가함에 따라 급속한 성장을 경험하고 있습니다. 소재 정보학은 데이터 과학, 머신 러닝, 인공 지능을 활용하여 새로운 소재의 발견, 개발 및 배포를 가속화합니다. 이 학제적 분야는 소재 과학을 정보학과 통합하여 소재 특성을 분석하고 예측하여 보다 효율적이고 비용 효율적인 생산 공정으로 이어집니다. 시장을 견인하는 주요 요인 중 하나는 우수한 성능, 지속 가능성 및 환경 영향 감소를 제공하는 혁신적인 소재에 대한 수요가 증가하고 있다는 것입니다. 산업이 더 가볍고, 더 강하고, 더 내구성 있는 소재를 개발하고자 함에 따라, 소재 정보학의 도입이 필수적이 되고 있습니다.

시장의 주요 참여자는 소재 혁신을 위한 빅 데이터와 계산 도구의 잠재력을 활용하기 위해 연구 개발에 많은 투자를 하고 있습니다. 또한 기업은 이 분야의 발전에 앞장서기 위해 학계 및 기술 공급업체와 전략적 파트너십을 형성하고 있습니다. 첨단 제조 기술을 촉진하기 위한 정부 이니셔티브와 자금 지원은 시장 성장을 뒷받침하고 있습니다. 예를 들어, 다양한 국가 연구소와 연구 기관이 협력하여 산업에서 가속화된 혁신을 위해 액세스할 수 있는 광범위한 소재 데이터베이스를 만들고 있습니다.

주요 시장 동인

데이터 과학 및 AI의 기술적 발전

데이터 과학, 머신 러닝(ML), 인공 지능(AI)을 소재 과학에 통합하면서 이 분야가 혁신되고 있으며, 전례 없는 발전과 효율성을 주도하고 있습니다. 전통적으로 새로운 소재의 발견과 개발은 실험적 시도와 시행착오적 접근 방식에 크게 의존했으며, 이는 시간과 비용이 많이 들었습니다. 그러나 고급 계산 기술의 출현으로 이 패러다임은 보다 데이터 중심적이고 예측 가능한 방법론으로 전환되고 있습니다.

AI 및 ML 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하여 인간 연구자가 종종 인식할 수 없는 패턴과 상관 관계를 식별할 수 있습니다. 이러한 기술은 실험 결과, 이론적 계산 및 과거 데이터를 포함하여 다양한 출처에서 파생된 복잡한 데이터 세트를 처리하고 해석할 수 있습니다. 이를 통해 강도, 전도도 및 열 안정성과 같은 재료 특성을 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 이러한 예측 능력은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 실험적 검증을 거치기 전에 잠재적인 재료를 선별하는 데 중요합니다.

재료 과학에서 AI 및 ML의 가장 혁신적인 응용 프로그램 중 하나는 분자 수준의 시뮬레이션 및 모델링입니다. 연구자는 재료의 자세한 가상 모델을 만들어 다양한 조건에서 동작을 시뮬레이션하고 관찰할 수 있습니다. 이 기능을 통해 광범위한 재료 구성 및 구조를 탐색하여 특정 응용 분야에 최적의 재료를 발견하는 속도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 제약 산업에서 이러한 시뮬레이션은 새로운 화합물이 생물학적 시스템과 상호 작용하는 방식을 예측하여 약물 발견 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

데이터 과학과 AI가 제공하는 계산적 접근 방식은 재료 발견 및 개발에 필요한 시간을 크게 단축합니다. 기존의 실험 방법은 새로운 재료를 시장에 출시하는 데 수년 또는 수십 년이 걸릴 수 있습니다. 반면 AI 기반 방법은 이 기간을 수개월 또는 수주로 단축할 수 있습니다. 물리적 실험에 사용되는 리소스가 적기 때문에 비용 절감 효과가 상당합니다. 이러한 효율성은 혁신을 가속화할 뿐만 아니라 고급 재료 개발을 경제적으로 실현 가능하게 만듭니다.

지속 가능성 및 환경 문제 증가

환경 문제에 대한 인식이 높아지고 지속 가능한 관행에 대한 절실한 필요성이 재료 과학 분야에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 전 세계 산업은 기후 변화와 자원 고갈을 해결하기 위해 탄소 발자국이 낮은 친환경 재료를 우선시하고 있습니다. 지속 가능성에 대한 이러한 변화는 규제 압력과 보다 친환경적인 제품에 대한 소비자 수요에 의해 주도됩니다. 재료 정보는 지속 가능한 재료의 발견과 개발에 중요한 역할을 합니다. 데이터 과학, 머신 러닝(ML), 인공 지능(AI)을 활용하여 연구자는 광범위한 데이터 세트를 분석하여 바람직한 환경적 특성을 가진 재료를 식별할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 기존 방법을 사용하여 간과되었을 수 있는 재료를 포함하여 더 광범위한 재료를 탐색할 수 있습니다. 계산 모델을 통해 재료 특성을 예측하고 최적화하는 기능은 지속 가능한 대안을 식별하는 데 도움이 됩니다.

재료 정보학의 주요 이점 중 하나는 특정 환경 기준에 맞게 재료를 최적화하는 기능입니다. 연구자는 에너지 소비, 온실 가스 배출 및 재활용 가능성을 포함하여 재료의 수명 주기 영향을 모델링할 수 있습니다. 이 포괄적인 분석은 성능 요구 사항을 충족할 뿐만 아니라 환경적 피해를 최소화하는 재료를 개발하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 포장 산업에서 재료 정보는 화석 연료에 대한 의존도가 낮은 생분해성 플라스틱 또는 재료를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

재료 정보학은 산업이 엄격한 환경 규정을 준수하고 지속 가능성 목표를 달성하도록 지원합니다. 정부와 규제 기관은 배출, 폐기물 및 유해 물질 사용에 대한 제한을 점점 더 강화하고 있습니다. 재료 정보를 활용함으로써 기업은 재료와 제품이 이러한 규정을 준수하도록 보장하여 잠재적인 벌금과 평판 손상을 피할 수 있습니다. 지속 가능한 재료를 채택하면 기업의 책임이 강화되고 환경 의식이 강한 브랜드에 대한 소비자의 선호도가 높아지는 것과 일치합니다. 보다 친환경적인 기술을 향한 추진은 지속 가능한 재료의 개발에 크게 의존합니다. 재료 정보는 이러한 개발을 촉진할 뿐만 아니라 재생 에너지, 전기 자동차, 친환경 건축 자재와 같은 다양한 분야에서 혁신을 촉진합니다. 예를 들어, 전기 자동차용 고성능 배터리의 발전은 효율적이고 지속 가능한 재료를 발견하는 데 달려 있습니다. 마찬가지로 건설 산업은 에너지 소비와 탄소 배출을 줄이는 신소재의 혜택을 받습니다.

주요 시장 과제

데이터 품질 및 가용성

자재 정보학 시장의 주요 과제 중 하나는 데이터의 품질과 가용성입니다. 자재 정보학은 기계 학습(ML) 알고리즘을 훈련하고 AI 모델을 구동하기 위해 대규모 데이터 세트에 크게 의존합니다. 그러나 고품질의 포괄적인 데이터를 얻는 것은 어려울 수 있습니다. 다양한 출처의 데이터는 형식, 완전성 및 정확도가 다른 경우가 많아 효과적으로 통합하고 분석하기 어렵습니다. 민간 기업이 보유한 독점 데이터는 종종 액세스할 수 없어 정보의 범위가 제한됩니다.

불완전하거나 품질이 낮은 데이터는 부정확한 예측과 신뢰할 수 없는 모델로 이어져 자재 정보학의 이점을 훼손할 수 있습니다. 예를 들어, 실험 조건, 측정 기술 또는 데이터 기록 관행의 불일치로 인해 조정하기 어려운 데이터 세트가 생성될 수 있습니다. 이러한 단편화는 견고한 ML 모델의 학습을 방해할 뿐만 아니라 이러한 모델의 예측 기능에 대한 전반적인 신뢰도를 낮춥니다. 이 문제를 해결하려면 표준화된 데이터 수집 방법과 업계 전반에 걸친 개선된 데이터 공유 관행이 필요합니다. 표준화를 통해 데이터가 균일하게 수집되어 다양한 소스의 데이터 세트를 결합하고 비교하기가 더 쉬워질 수 있습니다. 여기에는 데이터 기록 및 보고를 위한 업계 전체 프로토콜을 개발하고 데이터 저장 및 교환을 위한 공통 형식을 만드는 것이 포함될 수 있습니다.

학계, 산업계, 정부 간의 협업을 강화하면 더 나은 데이터 통합과 품질을 촉진할 수 있습니다. 협업적 노력을 통해 모든 이해 관계자가 액세스할 수 있는 포괄적이고 고품질의 데이터베이스를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 공공-민간 파트너십은 독점 데이터와 공개적으로 발견되는 정보 간의 격차를 메우는 데 도움이 되어 재료 정보학에서 발견되는 데이터 세트를 풍부하게 할 수 있습니다.

학제 간 기술 격차

재료 정보학은 재료 과학, 데이터 과학, 계산 모델링을 포함한 여러 학문의 융합을 나타냅니다. 그러나 이러한 모든 분야에 대한 전문 지식을 갖춘 전문가에 대한 수요는 현재 공급을 훨씬 능가하여 노동력에 상당한 학제 간 기술 격차가 발생합니다. 전통적으로 재료 과학자는 재료를 합성하고 특성화하기 위한 실험 기술에 중점을 두었고 계산 과학자는 주로 데이터 분석 및 모델링에 중점을 두었습니다. 이러한 학문 간의 격차를 메우려면 재료 과학 개념과 고급 데이터 분석 기술에 대한 깊은 이해가 있는 개인이 필요합니다.

학제 간 기술을 갖춘 전문가의 부족은 재료 정보학 기술의 효과적인 구현 및 활용에 여러 가지 과제를 제기합니다. 적절한 전문 지식이 없으면 조직은 정확한 예측 모델을 개발하거나 데이터 통찰력을 효과적으로 해석하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이로 인해 최적이 아닌 소재 설계 및 개발 프로세스가 발생하여 해당 분야의 혁신과 발전 가능성이 제한될 수 있습니다.학제 간 기술 격차를 해소하려면 전문가에게 필요한 지식과 전문성을 제공하는 타겟팅된 교육 및 훈련 프로그램이 필요합니다.대학과 훈련 기관은 소재 과학, 데이터 과학 및 계산 모델링 과정을 통합하는 학제 간 커리큘럼을 개발할 수 있습니다.산업-학계 파트너십은 야심 찬 소재 정보학 전문가에게 실습 교육 기회와 실제 경험을 제공할 수 있습니다.

주요 시장 동향

클라우드 기반 플랫폼의 등장

클라우드 기반 플랫폼과 소프트웨어 솔루션의 등장은 소재 정보학 환경을 근본적으로 변화시켜 전례 없는 효율성과 역량을 가능하게 합니다. 이러한 플랫폼은 기존 워크플로에 원활하게 통합되어 연구 개발 팀의 전반적인 생산성과 협업 잠재력을 향상시킵니다. 클라우드 기반 솔루션은 실시간 데이터 공유, 협업 및 보다 정확한 시뮬레이션을 용이하게 함으로써 재료를 발견하고, 개발하고, 최적화하는 방식에 혁명을 일으키고 있습니다.

클라우드 기반 플랫폼을 사용하면 재료 정보를 연구 및 개발 팀의 워크플로에 원활하게 통합할 수 있습니다. 이러한 통합은 지리적으로 분산된 팀 간의 실시간 데이터 공유 및 협업을 가능하게 하는 데 필수적입니다. 연구자는 중앙 데이터베이스에 액세스하여 기여할 수 있으므로 데이터가 지속적으로 업데이트되고 모든 이해 관계자에게 제공됩니다. 이러한 실시간 협업은 통찰력과 발견 사항을 신속하게 공유하고 구축할 수 있으므로 혁신의 속도를 가속화합니다. 클라우드 기반 솔루션의 가장 중요한 이점 중 하나는 확장성입니다. 연구자와 엔지니어는 프로젝트의 복잡성과 요구 사항에 따라 계산 리소스를 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 비용이 많이 들고 유지 관리하기 어려울 수 있는 광범위한 온프레미스 인프라가 필요 없습니다. 클라우드 플랫폼은 고성능 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스를 제공하여 그렇지 않으면 비실용적일 수 있는 복잡한 시뮬레이션 및 분석을 실행할 수 있습니다. 이러한 확장성 덕분에 소규모 연구에서 대규모 산업 응용 프로그램에 이르기까지 광범위한 프로젝트에 재료 정보를 적용할 수 있습니다.

클라우드 기반 플랫폼은 고급 계산 도구에 대한 액세스를 민주화하여 중소기업(SME) 및 학술 기관을 포함한 더 광범위한 사용자에게 제공합니다. 이러한 접근성은 진입 장벽을 줄이고 보다 포괄적인 혁신 생태계를 촉진합니다. 클라우드 서비스의 종량제 모델은 비용 효율적이어서 조직이 사용하는 리소스에 대해서만 비용을 지불하여 예산을 보다 효과적으로 관리할 수 있습니다. 이러한 비용 효율성은 자금이 제한된 신생 기업과 연구 기관에 특히 유용합니다.

클라우드 기반 플랫폼이 제공하는 액세스 용이성과 향상된 계산 능력은 다양한 산업에서 재료 정보의 채택을 촉진하고 있습니다. 항공우주, 자동차, 의료, 전자와 같은 부문은 이러한 플랫폼을 활용하여 고급 소재의 개발을 가속화하고 있습니다. 예를 들어, 항공우주 산업은 클라우드 기반 시뮬레이션을 사용하여 항공기용 경량이면서도 내구성 있는 소재를 설계하는 반면, 의료 부문은 의료 응용 프로그램을 위한 새로운 생체 소재를 탐색합니다. 클라우드 기반 재료 정보학의 광범위한 적용성은 여러 분야에서 혁신적 잠재력을 강조합니다.

첨단 재료에 대한 수요 증가

항공우주, 자동차, 전자, 의료와 같은 산업은 뛰어난 성능, 내구성, 지속 가능성을 제공하는 첨단 재료를 지속적으로 찾고 있습니다. 이러한 첨단 재료는 점점 더 까다로워지는 시장에서 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 유지하는 데 필수적입니다. 재료 정보학은 특정하고 최적화된 특성을 가진 재료의 신속한 개발을 용이하게 함으로써 이러한 요구 사항을 해결하는 데 핵심적입니다. 항공우주 산업에서는 가볍지만 놀라울 정도로 강하고 내열성이 뛰어난 재료에 대한 수요가 끊임없이 있습니다. 이러한 재료는 연료 효율성을 개선하고 배출을 줄이며 항공기의 전반적인 성능과 안전을 강화하는 데 필수적입니다. 재료 정보학은 연구자들이 이러한 엄격한 요구 사항을 충족하는 합금과 복합재를 발견하고 최적화하는 데 도움이 됩니다. 항공우주 산업은 데이터 과학과 AI를 활용하여 무게를 최소화하면서 극한 조건을 견뎌내는 재료를 개발할 수 있습니다.

자동차 부문도 연료 효율성을 높이고 차량 무게를 줄이기 위해 첨단 재료에 중점을 두고 있습니다. 고급 고강도 강철, 알루미늄 합금, 탄소 섬유 복합재와 같은 경량 소재는 이러한 목표를 달성하는 데 필수적입니다. 재료 정보는 계산 모델을 통해 해당 재료의 특성과 성능을 예측하여 이러한 재료의 식별 및 개발을 가속화합니다. 이러한 기능을 통해 자동차 제조업체는 더 빠르게 혁신하여 더 효율적이고 환경 친화적인 차량을 시장에 출시할 수 있습니다.

전자 산업에서 높은 열 전도성과 전기 절연 특성을 가진 재료에 대한 수요가 가장 중요합니다. 이러한 재료는 더 작고 빠르며 더 안정적인 전자 장치를 개발하는 데 필수적입니다. 재료 정보는 전기 절연을 유지하면서 열을 효과적으로 발산할 수 있는 새로운 재료를 탐색하여 전자 부품의 소형화 및 성능 향상을 지원합니다. 의료 부문은 생체 적합성, 내구성 및 복잡한 생물학적 환경에서 작동할 수 있는 의료 기기, 임플란트 및 약물 전달 시스템을 위한 고급 재료를 찾고 있습니다. 재료 정보는 이러한 기준을 충족하는 생체 재료를 발견하여 의료 기술 혁신을 촉진하고 환자 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 연구자들은 계산 모델을 사용하여 가볍고 내구성이 뛰어난 보철물용 소재를 설계할 수 있습니다.

소재 정보학의 주요 장점 중 하나는 소재 개발 및 맞춤화를 가속화할 수 있는 능력입니다. 기존의 소재 발견 방법은 종종 느리고 리소스 집약적이며 광범위한 시행착오가 필요합니다. 반면, 소재 정보학은 고급 알고리즘과 데이터 분석을 사용하여 새로운 소재의 속성과 성능을 신속하게 예측합니다. 이러한 예측 기능은 개발 시간과 비용을 크게 줄여 산업이 변화하는 시장 수요와 기술 발전에 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.

세그먼트별 통찰력

애플리케이션 통찰력

애플리케이션을 기준으로 2023년 에너지 부문이 글로벌 소재 정보학 시장에서 지배적인 부문으로 부상했습니다. 이러한 지배력은 첨단 소재에 대한 수요와 에너지 부문 내 소재 정보학 도입을 주도하는 여러 요인에 기인할 수 있습니다. 태양광 및 풍력과 같은 재생 에너지원에 대한 추진으로 인해 성능이 향상된 소재에 대한 필요성이 높아졌습니다. 첨단 소재는 태양광 전지 및 풍력 터빈 블레이드와 같은 재생 에너지 기술의 효율성과 내구성을 개선하는 데 필수적입니다. 소재 정보를 통해 연구자는 혹독한 환경 조건을 견딜 수 있는 소재를 발견하고 최적화하여 더욱 안정적이고 비용 효율적인 재생 에너지 시스템을 구축할 수 있습니다.

전기 자동차(EV)로의 전환은 배터리 기술 혁신을 촉진했습니다. EV에 사용되는 주요 에너지 저장 기술인 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도, 빠른 충전 기능 및 장기 안정성을 갖춘 소재가 필요합니다. 소재 정보는 전기화학적 특성을 예측하고 계산 모델링을 통해 성능을 최적화하여 새로운 배터리 소재의 개발을 용이하게 합니다. 지속 가능한 에너지 솔루션에 대한 탐구는 수소 연료 전지 및 고급 원자로와 같은 대체 에너지원에 대한 연구를 촉진했습니다. 이러한 기술은 화학 반응을 효율적으로 촉진하고 고온 및 고압을 견디며 환경 영향을 최소화할 수 있는 소재에 의존합니다. 재료 정보학은 구조-속성 관계에 대한 통찰력을 제공하고 가장 유망한 후보에 대한 실험적 노력을 안내함으로써 이러한 재료의 발견을 가속화합니다.

재료 유형 통찰력

재료 유형을 기준으로 2023년에 화학 분야는 글로벌 재료 정보학 시장에서 지배적인 분야로 부상했습니다. 화학 분야는 제약, 화장품, 농약, 특수 화학 제품을 포함한 광범위한 산업을 포함합니다. 이러한 각 산업은 향상된 성능 특성을 가진 혁신적인 제품을 개발하기 위해 고급 재료에 크게 의존합니다. 재료 정보학을 통해 연구자는 화학적 안정성, 용해도, 독성 프로필과 같은 특정 요구 사항을 충족하는 재료를 발견하고 최적화하여 더 안전하고 효과적이며 환경 친화적인 제품을 개발할 수 있습니다.

화학 산업은 환경 영향을 최소화하고 유해 물질 사용을 줄이기 위한 규제 압력이 증가하고 있습니다. 재료 정보학은 지속 가능한 재료와 프로세스의 개발을 용이하게 함으로써 이러한 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 연구자들은 계산 모델링과 데이터 분석을 사용하여 탄소 발자국이 적고 재활용성이 개선되고 폐기물 발생이 감소한 재료를 설계하여 글로벌 지속 가능성 목표에 부합할 수 있습니다. 화학 분야는 경쟁이 치열하며, 기업들은 끊임없이 혁신을 통해 제품을 차별화하려고 합니다. 재료 정보학은 재료 발견 및 개발 속도를 가속화하여 경쟁 우위를 제공하고, 기업이 신제품을 더 빠르고 비용 효율적으로 출시할 수 있도록 합니다.

지역 통찰력

2023년 북미는 글로벌 재료 정보학 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지하며 지배적인 지역으로 부상했습니다. 북미는 재료 정보학 분야의 주요 기업과 선도적인 기술 허브가 강력하게 자리 잡고 있습니다. 이 지역은 고급 재료를 개발하고 재료 발견 및 개발을 위한 데이터 중심 접근 방식을 활용하는 최전선에 있는 저명한 기업, 연구 기관 및 대학이 있는 곳입니다. 이러한 기관은 재료 정보학에서 혁신과 기술 발전을 주도하여 투자를 유치하고 연구 개발을 위한 번영하는 생태계를 육성합니다.

최근 개발

• 2023년 11월, Proterial, Ltd.는 독점적인 재료 정보학(MI) 플랫폼인 "D2Materi"를 공개했습니다. D2Materi는 데이터 중심 방법론을 채택하여 재료 속성을 예측하고 새로운 재료를 공식화합니다. 금속 재료와 같은 비전통적 데이터 세트를 포함하여 축적된 데이터를 분석함으로써 플랫폼은 재료의 성능, 구성 및 프로세스, 규정, 특성과 같은 다양한 요소 간의 상관 관계를 식별합니다. 이러한 고급 접근 방식은 플랫폼이 효율적으로 재료를 설계하는 과제를 효과적으로 해결할 수 있도록 합니다.

주요 시장 참여자

• AI Materia Inc.
• ALPINE ELECTRONICS, Inc.
• Citrine Informatics
• Dassault Systèmes SE
• Exabyte Inc.
• Hitachi High-Tech Corporation
• Kebotix, Inc.
• Materials.Zone Ltd.
• Materials Design, Inc.
• DataRobot, Inc.