Formulierungsempfehlungen durch maschinelles Lernen

"Traditionelle Methoden für Unternehmen in der chemischen Industrie haben meist auf Versuch und Irrtum für ihre Produktentwicklung basiert. Das heißt, sie nehmen eine Charge von Chemikalien, mischen sie zusammen und wiederholen Experiment um Experiment, bis sie die gewünschten Eigenschaften gefunden haben. Im Durchschnitt verbringt ein Unternehmen mehrere Chargen von Experimenten, um den besten Satz von Inhaltsstoffen zu finden", erklärt Kunal Sandeep, Mitgründer von Polymerize.

Das in Singapur ansässige Startup Polymerize, das Teil des 5-HT-Ökosystems ist, arbeitet an einer Lösung für dieses Problem: eine KI-Software für Polymer- und Materialunternehmen, um ihre Produktentwicklungszeit zu beschleunigen. Im Interview mit 5-HT erklärt Kunal Sandeep die Vorteile ihrer Software-Plattform, der kontinuierlichen Produktionsprozesse und der modularisierten Produktion.

"Unsere proprietären Algorithmen für maschinelles Lernen können hochpräzise Formulierungsempfehlungen liefern und so die Anzahl der Experimente reduzieren, die Sie durchführen müssen, um die perfekte Formulierung zu finden. In der Praxis bedeutet dies, dass wir dabei helfen können, die richtige Zusammenstellung von Inhaltsstoffen in 15 bis 20 Experimenten zu finden, was Zeit und Kosten für Unternehmen spart. Wir stellen sicher, dass die Informationen, die unsere Kunden benötigen, direkt an der Fingerspitze verfügbar sind. Wir digitalisieren den gesamten Arbeitsablauf automatisch. Wir glauben, dass wir Unternehmen mit unserer Software-Plattform tatsächlich helfen können, ihre Produkte dreimal schneller auf den Markt zu bringen."

Für wen Polymerize gedacht ist

"Die Softwareplattform von Polymerize bietet Material- und Polymerunternehmen Zugang zu einer schnelleren Rezepturentwicklung mit Hilfe unserer proprietären KI-Technologien und ermöglicht gleichzeitig ein reibungsloses Datenmanagement, das zu Materialinnovationen und einer erhöhten operativen Effizienz ihrer F&E-Aktivitäten führt.

Der Markt braucht ein Produkt wie unseres, um die Produktentwicklung zu beschleunigen und schneller auf den Markt zu kommen, um die Nachfragekurve der Verbraucher zu erfüllen. Mit der schnell wachsenden Nachfrage in den Bereichen Elektrofahrzeuge, Gesundheitswesen, biologisch abbaubare Produkte und vielem mehr, gibt es einen großen Druck auf die Material- und Chemieunternehmen, die richtigen Materialien schneller als bisher zu finden und zu entwickeln. Und dies kann nicht mit den alten traditionellen Praktiken geschehen, bei denen Unternehmen lange Zyklen des Experimentierens aufwenden mussten, um die richtigen Formulierungen/Zutaten für die gewünschten Eigenschaften zu erhalten. Wir bieten die erforderliche Software und KI-Technologie, um Unternehmen zu helfen, die Produktentwicklung in 1/3 der herkömmlichen Zeit zu beschleunigen und viel schneller auf den Markt zu kommen."

Verwendung eines domänengeführten Machine Learning-Ansatzes

"Wir sind ein ziemlich neues Unternehmen, wir haben gerade erst im Mai 2020 begonnen - der grundlegende Unterschied, den wir im Vergleich zu anderen bestehenden Wettbewerbern gesehen haben, ist, dass wir im Gegensatz zu unseren Wettbewerbern einen domänengeführten Ansatz für maschinelles Lernen verwenden. Wir arbeiten eng mit unseren Kunden zusammen und verwenden unsere proprietären Algorithmen, die maschinelles Lernen mit Domänenwissen verbinden, im Gegensatz zu den Wettbewerbern. Das Domänenwissen konzentriert sich auf die Materialien, die Verarbeitung, die Eigenschaften und die Erfahrung des F&E-Spezialisten. Unsere Software verschafft den F&E-Wissenschaftlern einen Rechenvorteil, um Materialien schneller zu suchen, Vorhersagen zu treffen, mit anderen Wissenschaftlern zusammenzuarbeiten und Experimente besser zu planen. Wir helfen ihnen, sich von der traditionellen, auf Tabellenkalkulationen basierenden Rezepturentwicklung zu befreien und die betriebliche Effizienz zu steigern."

Den Wert der Cloud-Technologie durch COVID-19 verstehen

"Die Pandemie hat einen sehr positiven Einfluss auf die Art unseres Geschäfts gehabt. Vor COVID-19 ist jeder in die Labore gegangen. Jeder hat seine eigenen Experimente gemacht, sich die Tafeln angeschaut, mit den Leuten gesprochen und so weiter. Plötzlich haben wir es mit einer globalen Pandemie zu tun. Die Menschen sind an ihre eigene physische Umgebung gebunden und verlassen sich auf die Technologie, um aus der Ferne auf Informationen zuzugreifen. Eine Plattform wie unsere wird ihnen dabei sehr helfen. Denn jetzt können die Leute auf alle Berichte zugreifen und Dinge vorhersagen, ohne in die Fabrik zu gehen. Ihre Produktentwicklung gerät nicht mehr ins Stocken, sondern der Prozess wird jetzt reibungsloser. Ich habe das Gefühl, dass COVID-19 tatsächlich dazu beiträgt, den Wert der Cloud-Technologie und der Remote-Arbeit zu verstehen."

Vom Startup zum Standard

Als Unternehmen wollen wir an der Spitze der Materialinnovation für die Material- und Chemieunternehmen stehen. Für traditionelle Data-Science-Modelle benötigt man viele Datenpunkte und für neue Formulierungen haben Unternehmen relativ wenige Datenpunkte. Für die wenigen Datenpunkte müssen wir sie mit Domäneninformationen ergänzen, um KI-basierte Vorhersagen genauer zu machen. Wir schaffen die dringend benötigte Dateninfrastruktur für Chemieunternehmen in Südostasien, Asien und Deutschland, um KI-fähig zu werden. Es ist uns wichtig, die Basis sehr stark auszubauen, damit Unternehmen Dinge schneller und viel besser erledigen können. Wir wollen sicherstellen, dass die Technologie ein integraler Bestandteil ihrer Prozesse wird. Und nicht nur ein externes Informationssystem, das wir integrieren müssen.

Wir haben einen schnellen Onboarding-Prozess. Wir beginnen mit einer dreimonatigen Probezeit. Die Kunden geben uns ihre Ziele vor, um unsere Fähigkeiten zu testen. Sobald wir ihnen zufriedenstellende Ergebnisse liefern, gehen wir zur Zusammenarbeit über. Im Moment haben wir ein Abonnement-Modell und gehen mit Kunden eine unternehmensweite Lizenzvereinbarung ein. "

Der richtige Zeitpunkt für den Sprung in die Welt der Technologie

"Wir experimentieren ständig, um unsere KI-Fähigkeiten zu perfektionieren. Wir hoffen, einen Beitrag zur Open-Source-Welt leisten zu können und laden Entwickler-Communities und Wissenschaftler ein, auf unserer Technologie aufzubauen, an der wir derzeit arbeiten und die schließlich das digitale Enablement für die Chemieunternehmen einbringen kann. Die Chancen liegen bei Unternehmen wie dem unseren."