Eine kurze Einführung in die iHIT Solution Engine.
Zunächst erfordert der Prozess eine intensive Diskussion über Ihre chemische Herausforderung. Unser Experte übersetzt Ihre Chemie in einen Versuchsplan.
Der Machine Learning-Algorithmus generiert einen Designplan für die Experimente. Sie entscheiden, die computergestützten Experimente in Ihren Labors oder auf unserem automatisierten Hochdurchsatz-Formulierungssystem durchzuführen.
Die gemessenen Daten setzen die Produkteigenschaften in Beziehung zu den Formulierungsrezepten und werden vom ML-Algorithmus erfasst. Der Algorithmus beginnt mit der Erstellung eines Modells Ihrer Formulierung und bewertet deren Qualität anhand vorgegebener Kriterien. Bei nur wenigen experimentellen Daten ist das Modell unvollständig, und der Algorithmus schlägt weitere Experimente vor. Dieser iterative Prozess konvergiert schnell zu einer optimierten Lösung.
An diesem Punkt stoppt der Algorithmus den Prozess. Es wird die beste Formulierung präsentiert, die Ihre Formulierung für die Produktion ist.
Die iHIT Solution Engine unterstützt Ihre Produktentwicklung auf einzigartige Weise.
Eine kurze Analyse der Technologiereife Ihres Produktes zeigt, dass große Forschungsideen oft nicht zu einem Ende geführt werden, bevor ein Produkt zur Marktreife gelangt.
Die iHIT SE optimiert Ihre vielversprechenden Formulierungen bis zur Marktreife – schnell und hocheffizient.
Die iHIT SE wird bei einer Anwendung unseres D-NL-HIT Partners DROST Coatings eingesetzt. Die Herausforderung bestand darin, ein bestehendes Produkt in eine biobasierte Version umzuwandeln.
In einer Expertendiskussion wurde das Bindemittel als einziger zu ersetzender Rohstoff identifiziert. Die Informationen des bestehenden Produkts zusammen mit den biobasierten Bindemitteloptionen werden in den ML-Algorithmus eingegeben, der einen ersten Satz von 10 Experimenten vorschlägt.
Diese wurden zusammen mit der Charakterisierung im DROST-Labor durchgeführt, um die Kompatibilität mit ihren Standardverfahren zu gewährleisten. Der Algorithmus empfahl 4 Iterationen und etwa 50 Experimente, bis er zu dem Schluss kam, dass das biobasierte Bindemittel B3 das ursprüngliche Bindemittel B0 angemessen ersetzt.
Er passte auch die Rezeptur des neuen Bindemittels an, um sicherzustellen, dass die Leistung des biobasierten Produkts mit der des Originals identisch ist.
Darüber hinaus empfiehlt das Modell Änderungen der Rezeptur, um spezifische Eigenschaften wie Deckvermögen, Glanz oder Wasserbeständigkeit am besten zu erfüllen.
Das entwickelte Modell ist auch ein Werkzeug zur weiteren Verbesserung und Anpassung Ihrer Formulierung im Hinblick auf verschiedene Anwendungen. Es wächst im Laufe der Zeit mit mehr Experimenten.
