Применение искусственного интеллекта в разработке смол и добавок для ЛКМ остаётся на стадии исследовательского интереса

В интервью European Coatings Иоанна Цорци, ассоциированный специалист по инновациям в области смол и покрытий шведской Perstorp AB, описала текущее состояние применения искусственного интеллекта в разработке рецептур смол и добавок для лакокрасочных материалов. Интервью включает методологические аспекты, оценку зрелости рынка и конкретный кейс собственной разработки Perstorp.

Принцип: активное и последовательное обучение

По описанию Цорци, искусственный интеллект ускоряет разработку смол и добавок за счёт выявления связей между выбором компонентов рецептуры, технологическими параметрами процесса и эксплуатационными характеристиками. На основе этих связей модели прогнозируют результаты и направляют принятие решений. Применение охватывает ускоренный скрининг кандидатов-составов, выявление наиболее значимых переменных и определение устойчивых технологических окон, выходящих за рамки единичных «точечных» рецептур.

Особенно эффективным, по оценке Цорци, оказывается активное и последовательное обучение (active/sequential learning), при котором модель обновляется после каждого эксперимента и предлагает следующие оптимальные опыты — для улучшения характеристик или сокращения неопределённости. Подход применим по всей цепочке создания стоимости — от дизайна смол и добавок через настройку рецептур до прикладных характеристик и масштабирования.

Оценка зрелости рынка

По заявлению Цорци, лакокрасочная индустрия ещё не достигла стадии, когда цифровые инструменты встроены в рабочие процессы производства и прикладной разработки. Применение ИИ остаётся неравномерным и носит исследовательский характер: компании заинтересованы потенциалом, но широкого практического внедрения пока нет.

Запрос рынка, по описанию специалиста Perstorp, направлен на достоверные истории успеха, демонстрирующие, где именно ИИ создаёт ценность, как его можно операционализировать в ежедневных рабочих процессах и какие осязаемые преимущества — скорость, качество, устойчивость результатов — он обеспечивает по сравнению с традиционными методами.

Это отрезвляющая оценка от практика, противоположная распространённой маркетинговой риторике вокруг ИИ в специальной химии. Цорци не позиционирует ИИ как готовое массовое решение — она описывает методологически выверенный, но ещё развивающийся набор инструментов.

Требования к качеству и структуре данных

Качество, целостность и структура данных, по оценке Цорци, — критические предпосылки для применения машинного обучения в задачах R&D и оптимизации процессов. В Perstorp применяется проектно-специфический подход. На примере собственной работы по ИИ-управляемой эмульсификации алкидов компания:

• определяет все релевантные качественные и количественные целевые переменные;
• обеспечивает согласованное документирование экспериментов без пропущенных значений;
• разрабатывает дескрипторы, надёжно представляющие метрики продукта для обучения моделей.

Устойчивость моделей поддерживается через регулярное обновление данных, валидацию с участием человека (human-in-the-loop), сравнение прогнозов с лабораторными результатами и мониторинг метрик характеристик во времени — для отслеживания улучшений или выявления деградации модели.

Конкретный кейс: алкидные эмульсии и платформа Neptem

В качестве конкретного примера Цорци ссылается на работу Perstorp по эмульсификации алкидов с использованием платформы Neptem. В рамках этого проекта компания провела бенчмарк ИИ-модели против человеко-управляемого подхода и зафиксировала значительный выигрыш в эффективности использования ресурсов и в открытии новых материалов.

Алкидные эмульсии — востребованный класс связующих для водно-разбавляемых ЛКМ, актуальный и для российского рынка. Применение методологии ИИ-управляемой разработки в этом сегменте имеет прикладное значение для производителей, работающих с водными алкидными системами.

Спрос со стороны производителей

По оценке Цорци, со стороны производителей лакокрасочной продукции наблюдается скорее растущий интерес к ИИ-управляемым услугам, чем сформировавшийся прямой спрос. Заказчики запрашивают истории успеха и практические объяснения возможностей ИИ — как его можно интегрировать в ежедневные рабочие процессы и какие преимущества он даёт по сравнению с традиционным подходом проб и ошибок.

О Perstorp

Perstorp AB — шведский производитель специальной химии, поставщик сырья для лакокрасочной индустрии. Продуктовый портфель компании в части ЛКМ-сырья включает полиолы (пентаэритрит, неопентилгликоль, триметилолпропан, ди-триметилолпропан) — компоненты для производства алкидных смол, ненасыщенных полиэфиров, полиуретановых систем и порошковых покрытий. В 2022 году Perstorp была приобретена малайзийской группой Petronas Chemicals Group.