使用人工智能和機器學習可以讓配方師顯著縮小可能性范圍，從而節(jié)省時間進行更多創(chuàng)新。

人們對人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的潛力有著濃厚的興趣。人們對人工智能的擔憂幾乎與對人工智能的擔憂不相上下。圍繞人工智能存在諸多疑問，其中之一是如何利用人工智能造福工業(yè)。企業(yè)正在慢慢發(fā)現(xiàn)其潛力。

人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 到底是什么？

人工智能 (AI) 是一個廣泛的領域，旨在創(chuàng)造能夠模仿人類智能的機器。而機器學習 (ML) 是人工智能的一個子集，專注于使機器能夠從數(shù)據(jù)中學習，并在無需明確編程的情況下提升其性能。

邁阿密大學工程學院實踐教授、產品設計碩士課程主任兼化學、環(huán)境與材料工程本科課程主任薩米烏爾·阿明 (Samiul Amin) 一直處于人工智能的前沿。他指出，雖然人工智能和機器學習是目前備受關注的領域，但它們并非完全是新技術。

“人工智能和機器學習是從存在已久的專家系統(tǒng)發(fā)展而來的，”阿明說道。 “在研發(fā)、質量控制、流程優(yōu)化和制造業(yè)的預測性維護，以及醫(yī)療保健領域的診斷和治療計劃等領域，已經出現(xiàn)了可以指導儀器進行特定測量的專家系統(tǒng)。

人工智能和機器學習已經從專家系統(tǒng)（其性能取決于最初編入其中的知識）進化到如今的人工智能/機器學習系統(tǒng)，通過不斷學習新數(shù)據(jù)，你可以獲得更高層次的洞察和指導，”Amin 指出。

“人工智能的普及進展緩慢，人們并不知道如何有效地使用它，”他補充道。“利用人工智能進行產品開發(fā)，你可以調整配方以實現(xiàn)某些性能特征，并將其提升到如果不進行數(shù)百次實驗就無法實現(xiàn)的水平。”

油墨和涂料公司如何在配方中使用人工智能和機器學習

具體來說，人工智能可以通過多種方式使涂料和油墨制造商受益。配方是人工智能的理想領域；Amin 教授與 Yelena Yesha 教授（邁阿密大學 Knight 基金會數(shù)據(jù)科學和人工智能講座教授）共同創(chuàng)立了 FastFormulator Inc. 公司，該公司在其學科中利用化學智能（人工智能/深度機器學習/配方科學的結合）。

“我們最近為一家大公司研究可持續(xù)的油墨配方，”Amin 說。“我們正在研究可生物降解的配方。一個重要的領域是油墨的流動方式。例如，對于圓珠筆，油墨的流動方式決定了油墨在紙上的流動，并會影響顏色強度和書寫質量。這取決于粘度和流變性。

“如果一家公司想要創(chuàng)造一種全新的可持續(xù)油墨或涂料配方，就必須重新開始，”Amin 繼續(xù)說道。“你不能讓油墨的顏料沉淀下來；必須將它們懸浮起來以確保顏色均勻。噴涂油漆也是一樣；你必須確保涂層配方保持穩(wěn)定，噴涂有效，不會堵塞噴嘴，并且獲得良好均勻的覆蓋率和良好的色彩強度。”

Amin 指出，使用傳統(tǒng)的重新配方工作非常耗時且耗費資源。

“配方中有幾種成分可以控制表面特性、流動特性和穩(wěn)定性，”他指出。“優(yōu)化配方需要進行多次測試，一次改變一種成分，直到獲得正確的混合。 對于噴墨打印，流動速度非常高（高剪切速率），這一點非常重要，你必須確保優(yōu)化的流動特性并避免顏料堵塞。 人工智能和機器學習可以大大加快這個配方優(yōu)化過程。 你不用做 100 次實驗，而是可以減少到 10 次甚至 5 次。”

配方中還有更多因素。新法規(guī)可能會生效，從而改變允許成分的供應。FastFormulator 還使用人工智能來保持最新狀態(tài)，以及知識產權 (IP) 和專利信息。

“人工智能還可以監(jiān)控任何監(jiān)管或合規(guī)方面的變化，”Amin 指出。“然后，人工智能可以為您提供允許的替代品。當新法規(guī)生效時，通常不是一對一的替代，這會耗費大量人力。它還可以幫助監(jiān)控知識空間，并幫助您在不同行業(yè)中找到類似的配方，從而為公司帶來競爭優(yōu)勢。”

利用人工智能創(chuàng)作新的墨水或繪畫

Amin 舉了一個開發(fā)新型可生物降解油墨或涂料的例子。

“油墨或涂料需要顏料、乳化劑和聚合物，這些都必須是可生物降解的，”他說道。“所有這些成分傳統(tǒng)上都基于石油，但現(xiàn)在你希望它們全部來自植物或生物基來源。如果我是一家涂料或油墨公司，我該怎么做？”

“現(xiàn)在有很多供應商提供多種可生物降解聚合物、乳化劑、顏料和染料的選擇，”Amin 繼續(xù)說道。那么，您如何知道哪一種材料能夠達到客戶期望的性能呢？這是一個不斷發(fā)展的領域，新的環(huán)保材料選擇層出不窮。如果您是像阿克蘇諾貝爾、宣偉或PPG這樣的大型涂料公司，您的客戶對您的品牌有一定的期望。您可以選擇各種新型環(huán)保材料，并按正確的比例進行組合，才能達到預期的性能。每種組合都需要進行測試，這可能需要數(shù)月甚至數(shù)年的時間。Amin表示，借助人工智能，配方師可以在數(shù)小時內完成這些組合。

“您將成分輸入系統(tǒng)，系統(tǒng)會自動提供建議，”Amin補充道。“它可能會為您提供五種最佳的配方。您仍然需要測試這些配方，但現(xiàn)在您已經有了一個優(yōu)化的起點。”

除了化學配方、法規(guī)合規(guī)性和知識產權監(jiān)控之外，F(xiàn)astFormulator還可以定制以處理其他任務。

“我們的主要專業(yè)領域是人工智能/機器學習/深度學習，以及在配方/膠體科學、流變學、表面活性等領域的深厚科學專業(yè)知識，”Amin 指出。“我們的首款產品是化學智能模型，它可以優(yōu)化正確的材料組合。我們也可以涉足制造環(huán)節(jié)，因為你必須確保加工（混合/泵送/管道流動）的準確性。我們還有第二個關于合規(guī)性和法規(guī)的人工智能模型，它可以收集實時信息。第三個模型負責監(jiān)控知識產權和專利。

“我們還可以定制這些產品，”他補充道。“我們采用訂閱模式，持續(xù)更新模型和法規(guī)，并添加新的成分。我們還為沒有實驗室的中小型公司提供人工智能服務，因為我們擁有設備齊全的配方實驗室，可以利用我們的人工智能/機器學習平臺和配方實驗室為他們定制產品配方。”

“我們已經完成了定制油墨配方，并與油漆和涂料行業(yè)的化學品供應商合作，”Amin 說道。“我們?yōu)橄M品行業(yè)和農業(yè)應用進行配方開發(fā)。”有趣的是，乳液、表面活性劑/聚合物混合物、流動特性、表面特性和穩(wěn)定性方面的基礎科學是相同的。”

對人工智能的擔憂

人們對人工智能的使用存在一些合理的擔憂。人們擔心失業(yè)，而且人們認為人工智能可以自行決策。阿明表示，這種擔憂毫無根據(jù)。

“目前，人們對人工智能存在一定的猶豫，”阿明說道。“人們對人工智能的功能了解不多。關鍵在于要理解人工智能是一種可以幫助我們提高生產力的工具。你必須了解這個工具的功能。如果沒有我們的指導，工具什么也做不了；我不認為人工智能會自己去創(chuàng)造東西。

“它的使用效果如何是一個問題——它仍然需要證明自己的價值，而只有得到有效的應用，它才能展現(xiàn)其價值，”阿明補充道。“最近的一項研究表明，只有6%的大公司采用了人工智能，而其他公司仍在努力了解它能做什么。我們看到很多初創(chuàng)企業(yè)進入市場，但他們也不了解人工智能的真正價值。”你必須以正確的方式使用人工智能，濾除噪音，并通過融合人工智能/機器學習/深度學習/配方-膠體-材料科學來發(fā)現(xiàn)真正的價值。

“人工智能是一種工具，需要被采用——人們害怕改變，如果我們正在做的事情有效，為什么還要改變呢？這是一個問題，因為人們抗拒改變。關鍵不在于修復流程，而在于加速流程。重復性行為并非我們智力的最佳利用方式。人工智能讓我們更具創(chuàng)新性。公司需要為未來預留一些資源，以便有效地采用人工智能。人工智能需要文化變革和思維方式變革，而這很難實現(xiàn)。教育必須發(fā)揮關鍵作用。

最終，Amin 看到了人工智能和機器學習在油墨和涂料配方方面的巨大機遇。

“人工智能將顯著加快產品上市時間，”Amin 總結道。“你節(jié)省的時間是一種機會成本，它能讓你更快、更有效地推出創(chuàng)新產品。”