Von der Forschung zur praktischen Anwendung: Die wachsende Rolle der KI bei Umweltinnovationen und in der chemischen Industrie

• Molekular- und Materialforschung
  Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert die Molekül- und Materialforschung, indem sie Eigenschaften wie Stabilität, Reaktivität und katalytische Aktivität vorhersagt und durch datengetriebene Modellierung das generative Design von Katalysatoren und Polymeren ermöglicht. In Materialbeschleunigungsplattformen (MAPs) beschleunigt die Integration von KI und Automatisierung die Entwicklung effizienter CO₂-Photo- und Thermokatalysatoren. Jüngste Arbeitsabläufe, die großsprachliche Modelle (LLMs), Bayes'sche Optimierung und aktives Lernen kombinieren, haben die Katalysatorsynthese für die Ammoniakproduktion optimiert und Reaktionswege mit bemerkenswerter Präzision verfeinert. KI verbessert zudem die Vorhersage von Synthesewegen und die automatisierte chemische Synthese und festigt damit ihre Rolle als Eckpfeiler beschleunigter molekularer Innovation.
• Prozessoptimierung und Automatisierung
  In der Verfahrenstechnik revolutioniert KI die Produktion durch die Optimierung von Reaktionsbedingungen, die Automatisierung von Experimenten und die Echtzeitsteuerung von Abläufen. Das KI-Framework AutoChemSchematic generiert Prozess- und Instrumentierungsdiagramme und verbindet so effektiv die Forschung im Labormaßstab mit der industriellen Fertigung. Hybride prädiktive Regelungssysteme optimieren die Ethylenproduktion durch die kontinuierliche Anpassung von Betriebsparametern, um hohe Effizienz und Ausbeute zu gewährleisten. Gleichzeitig verbessern KI-gestützte Ansätze die Leistung industrieller Membranprozesse , steigern die Trenneffizienz und reduzieren den Energieverbrauch.

Abbildung 2: KI-gestützte Integration von Materialdesign und Prozesssteuerung für industrielle Anwendungen . Quelle: OUP (Oktober 2025)

Abbildung 4: Reale Anwendungen von KI in der Chemie- und Umweltbranche.

In den letzten zwei Jahrzehnten hat die Integration von KI in die Chemie und die Umweltwissenschaften rasant zugenommen und Forschung und Industrie grundlegend verändert. Unsere Datenbank mit 73.126 Publikationen aus den Jahren 2006 bis 2026 zeigt ein dynamisches und wachsendes Feld, in dem maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze bahnbrechende Entwicklungen in verschiedensten Anwendungsbereichen ermöglichen und KI als zentralen Motor für nachhaltige Innovation etablieren.

Abbildung 6: Wissenschaftliche Veröffentlichungen zu KI in chemischen und Umweltprozessen (2006–2026), ©Questel

• Frühphase (2006–2015):
  Die Anzahl der Veröffentlichungen war gering und stabil (ca. 500–800 pro Jahr), was auf explorative Studien und Machbarkeitsstudien im Bereich chemischer und umweltbezogener Prozesse zurückzuführen ist.
• Wachstumsphase (2016–2019):
  Die Anzahl der Veröffentlichungen stieg von etwa 1000 auf etwa 3000 pro Jahr, da KI-Methoden begannen, praktische Anwendungen bei der Optimierung von Reaktionen, der Steuerung von Prozessen und der Modellierung von Umweltsystemen zu demonstrieren.
• Phase der schnellen Expansion (2020–2025):
  Die Anzahl der Veröffentlichungen stieg sprunghaft auf rund 15.000 pro Jahr an, angetrieben durch Deep Learning, gesteigerte Rechenleistung und größere Datensätze. Die Forschung konzentrierte sich auf Prozesseffizienz, Nachhaltigkeit und prädiktive Analytik.
• Zukunftsaussichten (2026):
  Hierbei handelt es sich um unvollständige oder prognostizierte Daten, aber erste Indikatoren zeigen bereits Aktivität, was auf ein weiterhin starkes Interesse und einen anhaltenden Forschungs- und Entwicklungsschwerpunkt schließen lässt.

Abbildung 8: Führende globale Institutionen, die zu KI in der chemischen und Umweltforschung publizieren, ©Questel

Dieser institutionelle Überblick bestätigt Chinas führende Position auf diesem Gebiet. Das Bildungsministerium der Volksrepublik China , die Chinesische Akademie der Wissenschaften und führende Universitäten wie die Tsinghua-Universität , die Zhejiang-Universität und die Shanghai Jiao Tong Universität leisten maßgebliche Beiträge zur Forschung über KI-Anwendungen in der Chemie. Ihre herausragende Stellung spiegelt Chinas koordinierte Strategie zur Stärkung KI-getriebener Innovationen in Wissenschaft und Industrie wider.

Europäische und US-amerikanische Institutionen, darunter das CNRS (Frankreich) und das Massachusetts Institute of Technology (MIT) , sind zwar stark, aber weniger stark vertreten. Zunehmende Beiträge aus Indien mit dem Saveetha Institute of Medical and Technical Sciences und der Saveetha School of Engineering sowie aus dem Iran mit der Universität Teheran unterstreichen das wachsende globale Interesse an der Anwendung von KI zur Bewältigung umweltbezogener und industrieller Herausforderungen.

Abbildung 11: Die 20 wichtigsten Akteure nach Rechtsstatus, ©Questel

Chinesische Universitäten und Unternehmen dominieren die Patentlandschaft und spiegeln damit Chinas strategischen Fokus auf KI-gestützte Innovationen in Chemie und Umwelt wider. Führende Institutionen wie die Zhejiang-Universität , die Technische Universität Peking und die State Grid Corporation of China (SGCC) verfügen über umfangreiche und ausgewogene Patentportfolios, die sowohl erteilte als auch angemeldete Patente umfassen. Diese Mischung zeugt von technologischer Reife und einer kontinuierlichen Innovationskraft.

Einige Unternehmen, darunter Gree Electric Appliances , die Hohai-Universität und Foshan Yunmi Electrical Technology , weisen einen höheren Anteil an ruhenden Patenten auf, was wahrscheinlich auf frühe Experimente oder strategische Neuausrichtungen hin zu vielversprechenderen Technologien zurückzuführen ist. Gleichzeitig zeigen aufstrebende indische Akteure wie die Chandigarh-Universität , die Jain-Universität und die Teerthanker Mahaveer-Universität einen hohen Anteil an Patentanmeldungen, was die rasch wachsende Forschungstätigkeit außerhalb Chinas unterstreicht.

Die meisten der am häufigsten beauftragten Unternehmen sind akademische Einrichtungen, die etwa 60 % der Akteure ausmachen. Dies bestätigt den forschungsorientierten Charakter von KI in diesen Bereichen. Die Präsenz von Industrieunternehmen wie Gree Electric Appliances und der China Petroleum & Chemical Corporation (Sinopec) signalisiert einen Trend zum Technologietransfer, der akademische Fortschritte in praktische industrielle Lösungen umsetzt.

Mehrere chinesische Universitäten, wie die Zhejiang-Universität, die Tsinghua-Universität, die Tianjin-Universität und die Südost-Universität, zählen sowohl bei Patenten als auch bei Veröffentlichungen zu den Top 20 und demonstrieren damit ihre doppelte Stärke in Forschung und Innovation sowie die direkte Verbindung zwischen akademischer Exzellenz und patentierbaren Technologien.

Abbildung 14: Technologieübersicht zur KI-Integration im Chemie- und Umweltbereich, ©Questel

• Computertechnologie (16.984) und IT-Methoden für das Management (9.899) sind mit Abstand die aktivsten Bereiche. Dies spiegelt wider, dass KI-Innovationen in den Kerntechnologien der Datenverarbeitung und des Datenmanagements ihren Ursprung haben und anschließend Anwendungen in den Bereichen Chemie und Umwelt ermöglichen.
• Messung (7.926) und Steuerung (6.546) sind hochaktiv, was mit der KI-gestützten Prozesssteuerung, Überwachung und Optimierung übereinstimmt, die für die Automatisierung chemischer Prozesse, die Umweltüberwachung und die intelligente Fertigung von entscheidender Bedeutung sind.
• Umwelttechnologie (2.881) , Chemieingenieurwesen (2.453) und Thermische Prozesse und Apparate (3.300) weisen allesamt eine solide Aktivität auf, was einen starken Wandel hin zu datengetriebenen, prozessorientierten Innovationen in der chemischen Industrie unterstreicht.
• In der Umwelttechnologie wird KI für intelligentes Monitoring, vorausschauende Schadstoffbekämpfung und Energieoptimierung eingesetzt und treibt so Fortschritte in den Bereichen Nachhaltigkeit und regulatorische Effizienz voran. In der Chemieingenieurwissenschaft unterstützt KI die Echtzeit-Prozesssteuerung, Fehlererkennung und Katalysatoroptimierung und wandelt statische Prozesse in adaptive, selbstoptimierende Systeme um. Die Aktivitäten im Bereich der thermischen Prozesse spiegeln die Bemühungen wider, den Energieverbrauch zu senken, den Durchsatz zu erhöhen und Systemausfälle in Hochtemperatur- oder energieintensiven Umgebungen vorherzusagen.
• Die Analyse biologischer Materialien (3.090) und medizinischer Technologien (2.385) zeigt signifikante Überschneidungen, was auf die Rolle der KI in der biobasierten Chemie und der Überwachung der Umweltgesundheit hinweist.
• Mäßig wachsende chemiespezifische Bereiche wie die Makromolekulare Chemistry/Polymere (370) , die Organische Chemistry (520) und die Pharmazeutische Chemie (210) sind zwar kleiner, aber dennoch bemerkenswert. Diese Bereiche deuten auf neue Anwendungen von KI in der Molekülmodellierung, der Wirkstoffforschung und dem Materialdesign hin, sind aber weniger ausgereift als ingenieurwissenschaftliche Anwendungen.
• Periphere oder wenig aktive Bereiche wie Mikrostruktur und Nanotechnologie (68) und grundlegende Kommunikationsprozesse (58) sind weniger vertreten, was bedeutet, dass die Integration von KI hier noch in den Anfängen steckt.

Die Chemie- und Umweltbranche erleben einen tiefgreifenden Innovationswandel, angetrieben von künstlicher Intelligenz. Von der Beschleunigung der Molekülforschung und Produktionsoptimierung bis hin zur Verbesserung der Emissionsprognose und Wasseraufbereitung – KI definiert Effizienz und Nachhaltigkeit neu. Akademische Einrichtungen sind führend in Forschung und Patenten, während Industrieunternehmen wie Shell, BASF und Veolia diese Fortschritte in die Praxis umsetzen und so eine zunehmende Konvergenz von Wissenschaft und Industrie signalisieren.

Der sprunghafte Anstieg von KI-Forschung und Patenten spiegelt einen globalen Wettlauf um intelligente, nachhaltige Technologien wider. China treibt diesen Wandel durch starke politische Unterstützung und Investitionen voran, während Indien und Südkorea ihre Innovationskapazitäten rasant ausbauen. Die USA, Japan und Europa entwickeln sich in den Bereichen Katalyse, Qualitätskontrolle und Umweltüberwachung weiter und gestalten so eine Landschaft, in der digitale Intelligenz mit Nachhaltigkeitszielen im Einklang steht.

Aktuelle Trends zeigen eine beschleunigte Einführung von KI in der grünen Chemie, der Schadstofferkennung und der Abfallverwertung, angetrieben durch Nachhaltigkeitsziele und regulatorischen Druck. Die größten Chancen liegen in der Verknüpfung von akademischer Innovation und industrieller Anwendung durch Pilotprojekte, Datenintegration und branchenübergreifende Zusammenarbeit. Neue Forschungszentren, insbesondere in Indien, Südkorea und Europa, treiben die nächste Welle intelligenter, nachhaltiger Transformation voran. Die Entwicklung dieser Sektoren wird heute nicht mehr durch die Art der Materialproduktion, sondern durch deren intelligentes und verantwortungsvolles Management bestimmt.

Die Analyse der Patentlandschaft liefert wertvolle Einblicke in Forschungs- und Innovationstrends sowie Märkte, wie diese Analyse der KI-Integration in chemischen und umwelttechnischen Anwendungen verdeutlicht. Für weitere Informationen zur Patenttätigkeit in diesem Sektor oder für spezifische Beratung und Unterstützung zu anderen Themen wenden Sie sich bitte an das Questel IP -Beratung Team .