От краски до парфюмерии: генеративный ИИ хорошо проявил себя в создании новых материалов в химпроме

Может показаться, что генеративный искусственный интеллект пригоден только для создания текстов, фотографий или видеороликов по текстовому описанию, но специалисты в области материаловедения утверждают, что он способен предлагать нетривиальные решения, которые вряд ли придут на ум даже опытному эксперту.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображения: Unsplash, Mohammad Fathollahi

На страницах издания The Wall Street Journal появилась история про успех химиков в использовании искусственного интеллекта. Производитель лакокрасочных материалов PPG создал базу данных с описанием свойств всех выпускаемых продуктов и установил между ними логические взаимосвязи, определяемые законами химии. Около года назад исследователи PPG попросили ИИ создать новый продукт — быстросохнущий лак для автомалярных работ.

Как отмечается, ИИ-системе потребовалось лишь несколько минут для создания комбинации химических компонентов, о которой специалисты PPG сами не могли даже догадываться. Практические тесты показали, что новая формула работает, позволяя создать лак, высыхающий в два раза быстрее традиционного. Этот лакокрасочный материал удалось запустить в серийное производство, и теперь PPG планирует с помощью ИИ создать десятки новых продуктов. Специалисты не могли прийти к комбинациям, предлагаемым ИИ, даже с учётом многолетнего опыта работы.

Гиганту Procter & Gamble системы ИИ уже позволили создать несколько ароматов для бытовой химии. Компания Mars разработала более тонкую упаковку для жевательной резинки, которая позволяет экономить до 246 тонн пластика. Компания 3M с помощью ИИ создала шлифовальный диск, позволяющий оптимизировать отвод пыли и улучшить производительность операции. По словам представителей 3M, искусственный интеллект ничем не уступает опытным экспертам при обсуждении тех или иных разработок.

PPG смогла создавать свои передовые лакокрасочные материалы с помощью ИИ в результате многолетней работы, которая подразумевала сотрудничество с представителями Университета Карнеги — Меллона. Сперва пришлось создать цифровые двойники всех продуктов компании, а затем прописать на уровне алгоритмов химические принципы. Система получила возможность создавать практически неограниченное количество комбинаций веществ и предсказывать их результирующие свойства. Учёным оставалось только проверить предложенные формулы на практике. Например, автомобильная краска может содержать до 25 ингредиентов, и симуляция их поведения является довольно сложной математической задачей.

ИИ помог PPG создать автомобильный лак, который сокращал время сушки после распыления с 30 до 5 минут при температуре 140 °C. Он полностью высыхал на воздухе за час против двух часов у изделий конкурента. В марте новый лак под маркой Deltron Premium Glamour Speed Clearcoat поступил в продажу. PPG сообщает о наличии на него высокого спроса со стороны автомалярных мастерских: сокращение времени сушки позволяет поднять производительность труда и увеличить прибыль.

Преимущество разработки новых материалов при помощи ИИ заключается в том, что можно заложить на уровне технического задания улучшения сразу по нескольким критериям. Порой заказчики получают в качестве побочных продуктов весьма полезные изобретения. Стартап TerraSafe, который разрабатывает упаковку для продуктов питания, не содержащую пластика, в результате своих изысканий смог создать средство для стирки в листовом исполнении, которое полностью растворяется без ущерба для моющих свойств. Создавать реальные прототипы такого средства стартап не стал из-за ограниченности в ресурсах, но планирует вернуться к этой идее на более позднем этапе, когда финансы позволят.