От краски до парфюмерии: генеративный ИИ хорошо проявил себя в создании новых материалов в химпроме

Может показаться, что генеративный искусственный интеллект ^[1] пригоден только для создания текстов, фотографий или видеороликов по текстовому описанию, но специалисты в области материаловедения утверждают, что он способен предлагать нетривиальные решения, которые вряд ли придут на ум даже опытному эксперту.

На страницах издания The Wall Street Journal ^[2] появилась история про успех химиков в использовании искусственного интеллекта. Производитель лакокрасочных материалов PPG создал базу данных с описанием свойств всех выпускаемых продуктов и установил между ними логические взаимосвязи, определяемые законами химии. Около года назад исследователи PPG попросили ИИ создать новый продукт – быстросохнущий лак для автомалярных работ.

Как отмечается, ИИ-системе потребовалось лишь несколько минут для создания комбинации химических компонентов, о которой специалисты PPG сами не могли даже догадываться. Практические тесты показали, что новая формула работает, позволяя создать лак, высыхающий в два раза быстрее традиционного. Этот лакокрасочный материал удалось запустить в серийное производство, и теперь PPG планирует с помощью ИИ создать десятки новых продуктов. Специалисты не могли прийти к комбинациям, предлагаемым ИИ, даже с учётом многолетнего опыта ^[3] работы.

Гиганту Procter & Gamble системы ИИ уже позволили создать несколько ароматов для бытовой химии. Компания Mars разработала более тонкую упаковку для жевательной резинки, которая позволяет экономить до 246 тонн пластика. Компания 3M с помощью ИИ создала шлифовальный диск, позволяющий оптимизировать отвод пыли и улучшить производительность операции. По словам представителей 3M, искусственный интеллект ничем не уступает опытным экспертам при обсуждении тех или иных разработок.

PPG смогла создавать свои передовые лакокрасочные материалы с помощью ИИ в результате многолетней работы, которая подразумевала сотрудничество с представителями Университета Карнеги – Меллона. Сперва пришлось создать цифровые двойники всех продуктов компании, а затем прописать на уровне алгоритмов химические принципы. Система получила возможность создавать практически неограниченное количество комбинаций веществ и предсказывать их результирующие свойства. Учёным оставалось только проверить предложенные формулы на практике. Например, автомобильная краска может содержать до 25 ингредиентов, и симуляция их поведения ^[4] является довольно сложной математической задачей.

ИИ помог PPG создать автомобильный лак, который сокращал время сушки после распыления с 30 до 5 минут при температуре 140 °C. Он полностью высыхал на воздухе за час против двух часов у изделий конкурента. В марте новый лак под маркой Deltron Premium Glamour Speed Clearcoat поступил в продажу. PPG сообщает о наличии на него высокого спроса со стороны автомалярных мастерских: сокращение времени сушки позволяет поднять производительность труда и увеличить прибыль.

Преимущество разработки новых материалов при помощи ИИ заключается в том, что можно заложить на уровне технического задания улучшения сразу по нескольким критериям. Порой заказчики получают в качестве побочных продуктов весьма полезные изобретения. Стартап TerraSafe, который разрабатывает упаковку для продуктов питания, не содержащую пластика, в результате своих изысканий смог создать средство для стирки в листовом исполнении, которое полностью растворяется без ущерба для моющих свойств. Создавать реальные прототипы такого средства стартап не стал из-за ограниченности в ресурсах, но планирует вернуться к этой идее на более позднем этапе, когда финансы позволят.

Делегируйте часть рутинных задач вместе с BotHub! ^[5] Для доступа к сервису не требуется VPN и можно использовать российскую карту. По ссылке ^[6] вы можете получить 100 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!

Источник ^[7]