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AI主導のバッテリー技術2025-2035年：技術、イノベーション、チャンスAI-Driven Battery Technology 2025-2035: Technology, Innovation and Opportunities 本レポートでは、電池産業における人工知能の5つの異なる応用分野について、技術、サプライチェーンの混乱、プレーヤーの革新に関する考察を含む主要な洞察を提供しています。市場予測は今後10年間をカバーし... もっと見る
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サマリー
本レポートでは、電池産業における人工知能の5つの異なる応用分野について、技術、サプライチェーンの混乱、プレーヤーの革新に関する考察を含む主要な洞察を提供しています。市場予測は今後10年間をカバーし、定量的・定性的な分析も行っています。本レポートは、バッテリー産業における機械学習アプリケーションの最も包括的な概要であり、バッテリーの開発、製造、使用において大きな破壊と加速の可能性を明らかにしています。
AIの成長促進要因
ネットゼロの必要性から、世界的に電化の圧力が高まっており、その結果、電池需要が急増している。電気自動車（EV）とバッテリーエネルギー貯蔵システム（BESS）産業が成長するにつれて、それらを駆動するバッテリーへの要求も厳しくなっている。エネルギー密度は最も重要な要素ですが、コストと重要な材料比率も大きな考慮事項です。適切な電池を実現し、より効率的な管理、製造、リサイクル方法を可能にするためには、より迅速な電池開発が必要である。人工知能（AI）は、その解決策の重要な一部となるだろう。
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電池のライフサイクルを通じたAI利用の可視化。出典：IDTechEx
欧州では、大型バッテリーの導入における持続可能性と安全性の向上への要望から、製造業者とエンドユーザーが製造から使用済みまでのセルデータを追跡することを義務付けるBattery Passport構想が計画されるなど、すでに規制による支援が始まっている。これによって、メーカーとエンドユーザーは、生産から使用済みまでのセルデータの追跡が義務付けられることになる。この結果、診断と耐用年数評価の両方で、AIバッテリー分析がすでに成長している。
一方、北米では、より迅速なセル開発と材料探索の必要性から、材料インフォマティクス・プラットフォームとAI支援セル試験法の導入が進み、東アジアでは、製造・開発関連アプリケーションがAI支援バッテリー技術の需要を後押しする。本レポートでは、IDTechExが電池業界全体とこれら3地域にわたるAI利用の詳細について論じている。
経験のレンズを通して分析した新興市場
IDTechExは、バッテリーのライフサイクルとサプライチェーン全体を通じて使用されるAI技術について最も包括的な概要を提供し、機械学習手法全般の包括的な見解だけでなく、トレンドや成長促進要因も示している。
IDTechExは、新興技術や既存技術の分析を通じて、また、バッテリーにおけるAIの2つの主要応用分野である電気自動車（EV）とエネルギー貯蔵システム（ESS）の分析を通じて、バッテリー業界の多くの分野で専門知識を蓄積してきた。そのため、バッテリーサプライチェーンの混乱に関する重要な分析を提供し、さまざまなAIの使用事例が提供する成熟度と価値について議論するのに適した立場にある。
内容の概要
本レポートは、バッテリー業界全体で採用されている人工知能（AI）の市場分析と技術評価を提供し、5つの異なるアプリケーション分野を考察しています。その内容は以下の通りです：
さまざまな応用分野で使用されている技術と技法のレビュー
各アプリケーション分野の市場評価：
市場とプレーヤーの分析：
Summary
この調査レポートでは、電池産業における人工知能の5つの異なる応用分野について、技術、サプライチェーンの混乱、プレーヤーの革新に関する考察を含む主要な洞察を提供しています。
主な掲載内容（目次より抜粋）
Report Summary
This report provides key insights into five different application areas for artificial intelligence in the battery industry, including discussion of technologies, supply-chain disruption and player innovations. Market forecasts cover the next decade with both quantitative and qualitative analysis. It is the most comprehensive overview for machine learning applications in the battery industry, and reveals the potential for significant disruption and acceleration of battery development, manufacturing and usage.
AI growth drivers
The need for net-zero has placed increasing pressure for electrification world-wide, with battery demand skyrocketing as a result. As the electric vehicle (EV) and battery energy storage system (BESS) industries grow, requirements for the batteries that power them become more demanding. Energy density is the most important factor, but cost and critical material proportions are also a major consideration. Faster battery development is needed to enable suitable batteries, as well as allow for more efficient management, manufacturing and recycling methods. Artificial intelligence (AI) will be a crucial part of the solution.
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Visualization of AI usage throughout the battery lifecycle. Source: IDTechEx
In Europe, the desire for better sustainability and safety for large battery deployments has already led to regulatory support, including the planned Battery Passport initiative, whereby manufacturers and end-users will be required to track cell data from production to end-of-life. This has already resulted in growth of AI battery analytics, for both diagnostics and second-life assessment.
Meanwhile, for North America, the need for faster cell development and materials discovery will lead to uptake of materials informatics platforms and AI-assisted cell testing methods, while in East Asia, manufacturing- and development-related applications will fuel demand for AI-assisted battery technology. In the report, IDTechEx discusses the details of AI usage throughout the battery industry and across these three regions.
Emerging markets analyzed through the lens of experience
IDTechEx has provided the most comprehensive overview of AI technologies used throughout the battery life-cycle and supply chain, providing an overarching view of machine-learning methods generally as well as trends and growth drivers.
IDTechEx has gathered expertise in many sectors of the battery industry, through analysis of emerging and incumbent technologies, as well as in the two major application areas for AI in batteries: electric vehicles (EVs) and energy storage systems (ESS). As such, it is well positioned to provide critical analysis on disruptions to the battery supply chain, as well as discuss the maturity and value provided by different AI use-cases.
An overview of content
The report provides market analysis and technology assessment for artificial intelligence (AI) employed throughout the battery industry, looking at five distinct application areas. This includes:
A review of technologies and techniques used in different application areas:
Market assessment for each application area:
Market and player analysis throughout:
Table of Contents
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2024/11/18 10:26 155.35 円 164.28 円 199.02 円 |