KI-gestützte Rezepturentwicklung für Urethan-Systeme

KI

24.10.2019 KI-gestützte Rezepturentwicklung für Urethan-Systeme

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der LANXESS-Produktentwicklung wird mit einem Projekt zur Erweiterung des Produktangebots von Präpolymeren forciert.

Ziel ist es, Kunden noch schneller maßgeschneiderte Polyurethan-Systeme anzubieten, auch in ganz neuen Anwendungsfeldern mit neuen Anforderungen. Dazu setzt der Geschäftsbereich Urethane Systems auf KI und hat als Projektpartner das Werkstoff-KI-Unternehmen Citrine Informatics eingebunden. In einer ersten Phase hat LANXESS dabei die Datenbasis für präpolymerbasierte Rezepturen verbreitert. Datenspezialisten und Prozessexperten haben mithilfe der Citrine-Plattform für künstliche Intelligenz die Rezeptur-Datenbank um weitere Datenpunkte ergänzt. Dabei greift ein auf Chemie ausgelegter Algorithmus auf bestehende empirische Messdaten zurück, verknüpft sie mit dem Wissen der Prozessexperten und errechnet weitere Werte. Auf diese Weise werden nur wenige reale Messungen zur Überprüfung der mit KI bestimmten Werte benötigt.

In einem nächsten Schritt prüfen die Daten- und Prozessexperten bei LANXESS, wie verlässlich sich mithilfe von KI optimale Rezepturen kalkulierenlassen, um kundenspezifische Anforderungen an Produkteigenschaften zu erfüllen. Sollten die weiteren Tests erfolgreich sein, könnten die Kundenwünsche zukünftig besser und schneller erfüllt werden. Dabei soll das bestehende Rezepturwissen um ein KI-gestütztes Rezepturdesign ergänzt werden: Systeme, die man noch nicht im Sortiment hat, von denen man aber durch künstliche Intelligenz in kürzester Zeit weiß, ob und wie man sie herstellen kann. Bisher sind Chemiker im Wesentlichen auf ihr Fachwissen und ihre langjährige Erfahrung angewiesen, wenn sie neue Rezepturen entwickeln, die Produkteigenschaften wie Härte, Reißfestigkeit oder Viskosität in definiertem Maße erfüllen sollen. KI soll für sie zukünftig zu einem wichtigen Werkzeug werden, um ihre Expertise zu erweitern und die Zahl der Testversuche deutlich zu senken.