نقش هوش مصنوعی در آینده صنعت رنگ و رزین
بروز و ظهور هوش مصنوعی در صنایع مختلف نیز شاید به نوعی جلوه جدید علم برای رشد و بلوغ صنایع به شمار آید. این موضوع به صنایع خاصی محدود نیست و دامنه گستره آن تا صنعت رنگ و رزین پیشرفت کرده‌است. دکتر اریک ساپر، استادیار مرکز فناوری پوشش‌ها و دپارتمان شیمی و بیوشیمی دانشگاه ایالتی پلی‌تکنیک کالیفرنیا در رشته مواد پلیمری، طی مقاله ای به بررسی کارکردهای هوش مصنوعی در صنعت رنگ و پلیمر به خصوص در فرمولاسیون جدید پرداخته است .
پیش‌بینی آزمایشگاهی پیش از تولید
هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین ابزارهای ایده‌آلی برای تسریع در توسعه محصولات به‌ویژه در حوزه‌های فنی مانند پوشش‌ها هستند. استفاده از روش‌های طراحی آزمایش و تحلیل‌های آماری پیشرفته، که به‌صورت گسترده به کار گرفته می‌شوند، به فرمول‌سازان پوشش کمک می‌کند تا ویژگی‌های محصولات را بهتر بهینه کنند و هم‌زمان الزامات فزاینده مقررات و پایداری را نیز برآورده سازند. به‌کارگیری تاکتیک‌ها و استراتژی‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین علم فرمولاسیون را به مرحله‌ای پیشرفته‌تر می‌برد و امکان وارد کردن طیف بسیار گسترده‌تری از داده‌ها را به فرآیند تصمیم‌گیری فراهم می‌کند.
در واقع هوش مصنوعی می‌تواند به روش‌های متعددی در هر چالش مرتبط با سنتز یا فرمولاسیون به کار گرفته شود. در توسعه پوشش‌ها، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند عملکرد رزین یا فرمولاسیون را پیش از تولید فیزیکی هر ماده‌ای در آزمایشگاه پیش‌بینی کنند. علاوه بر این، الگوریتم‌های خوشه‌بندی و طبقه‌بندی می‌توانند به جستجوی روندها یا الگوها در داده‌های موجود بپردازند و قوانین کلی یا اصول جدیدی را شناسایی کنند که در آزمایش‌های آینده قابل استفاده باشند.
در نهایت، فرآیندهای کاری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به کاربران این امکان را خواهند داد که با وارد کردن ویژگی‌های مورد نظر برای کاربرد نهایی، رزین‌ها و فرمولاسیون‌های جدید طراحی کنند. الگوریتم‌های پیشرفته نیز فرمولاسیون‌های نقطه شروع یا دستورالعمل‌های رزین را پیشنهاد خواهند کرد. به گفته ساپر، این فرآیندها به طور چشمگیری فرآیند طراحی را تسهیل می‌کنند.
این نوع فرآیند قبلاً برای بسیاری از انواع رزین‌ها و فرمولاسیون‌ها به‌طور عملی نشان داده شده است و در نهایت به رویکرد استاندارد صنعت برای انجام تحقیقات و توسعه پوشش‌ها تبدیل خواهد شد.
الگوریتم‌ها با داده‌های جدید بهبود پیدا می‌کنند
الگوریتم‌های مدرن هوش مصنوعی و یادگیری ماشین از داده‌ها می‌آموزند و به جستجوی الگوها می‌پردازند، دقیقاً مانند آنچه که انسان‌ها انجام می‌دهند. آنها می‌توانند از داده‌هایی که به صورت مجموعه‌های بزرگ ارائه می‌شوند و همچنین داده‌هایی که به صورت قطره‌قطره وارد می‌شوند، بیاموزند، درست مانند محققانی که وقتی یک دسته جدید در آزمایشگاه اجرا می‌کنند، داده‌ها را مشاهده و تحلیل کرده و رویکرد خود را به مسأله‌ای که در حال تلاش برای حل آن هستند، تنظیم می‌کنند.
علاوه بر این، مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین مشابه انسان‌ها هستند. آنها با گذشت زمان، استفاده و پس از دریافت داده‌های جدید بهبود می‌یابند. به دلیل این ویژگی‌ها، یکپارچه‌سازی ابزارهای طراحی و کشف دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی در جریان‌های کاری تجربی موجود، اگر با دقت و توجه به کاربر علمی این ابزارها انجام شود، یک انطباق طبیعی خواهد بود.
استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در فرآیند سنتز و فرمولاسیون مواد، به‌ویژه در طراحی رزین‌ها و پیش‌بینی ویژگی‌های آنها پیش از آزمایش‌های فیزیکی، به‌طور چشمگیری پایداری و کارایی را افزایش می‌دهد. استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌های صحیح، آزمایشگران را برای درک فضای طراحی توانمند کرده تاو تصمیمات آگاهانه‌تری برای استفاده از منابع مادی و نیروی انسانی بگیرند. این امر باعث انتقال مرحله آزمایش‌های حدسی به پلتفرم‌های مدل‌سازی دیجیتال می‌شود.
توانایی‌های پیش‌بینی این سیستم‌ها با رشد و یادگیری بیشتر بهبود می‌یابد، به‌طوری که فضاهای طراحی فرمولاسیون می‌توانند به‌طور کامل در یک محیط محاسباتی قابل کاوش باشند، بدون نیاز به آزمایش‌های فیزیکی اولیه. با این حال، آزمایش‌های واقعی همچنان برای ارزیابی عملکرد مواد ضروری هستند.
شرکت‌هایی که قصد استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود فرآیند توسعه محصول را دارند، باید رویکردی مرحله به مرحله و با پیگیری دستاوردهای اولیه اتخاذ کنند. در این مسیر، تشکیل تیمی متنوع شامل مدیران فنی، اجرایی و کارشناسان حوزه ضروری است تا با ایجاد «محصول حداقل قابل استفاده»، حمایت درون سازمانی جلب شود.
در نهایت، شرکت‌ها باید هوش مصنوعی را نه به‌عنوان جایگزین تلاش انسانی، بلکه به‌عنوان ابزاری برای تسریع و تقویت خلاقیت و نوآوری در فرآیند تحقیق و توسعه ببینند. این رویکرد، همانطور که در نمونه‌هایی مانند همکاری داو با مایکروسافت مشاهده می‌شود، می‌تواند فرآیندهای نوآوری را به‌طور چشمگیری تسریع کند زیرا این روند به‌طور مستمر در حال رشد و تکامل است.
