Der Lanxess-Geschäftsbereich will Urethan-Systeme künftig mithilfe von KI entwickeln. (Bild: Lanxess)
In einer ersten Phase hat Lanxess die Datenbasis für Präpolymer-basierte Rezepturen verbreitert. Datenspezialisten und -Prozessexperten des Unternehmens haben mithilfe der Citrine-Plattform für künstliche Intelligenz die Rezeptur-Datenbank um weitere Datenpunkte ergänzt.
Dabei greift ein auf Chemie ausgelegter Algorithmus auf 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.
KI soll Rezepturen für bestimmte Produkteigenschaften vorhersagen
In einem nächsten Schritt prüfen die Experten, wie verlässlich sich mithilfe von KI optimale Rezepturen vorhersagen lassen, um kundenspezifische Anforderungen an Produkteigenschaften zu erfüllen.
„Sollten die weiteren Tests erfolgreich sein, könnten wir Kundenwünschen zukünftig noch besser und schneller entsprechen. Unser bestehendes Rezepturwissen soll um ein KI-gestütztes Rezepturdesign ergänzt werden: Systeme, die wir noch nicht im Sortiment haben, von denen wir aber durch künstliche Intelligenz in kürzester Zeit wissen, ob und wie wir sie herstellen können“, sagt Markus Eckert, Leiter des Geschäftsbereichs Urethane Systems bei Lanxess.
KI ergänzt Expertise der Mitarbeiter
Bisher sind Chemiker im Wesentlichen auf ihr Fachwissen und ihre langjährige Erfahrung angewiesen, wenn sie neue Rezepturen erforschen, die Produkteigenschaften wie Härte, Reißfestigkeit oder Viskosität in definiertem Maße erfüllen. KI soll für sie zukünftig zu einem wichtigen Werkzeug werden, um ihre Expertise zu erweitern und die Zahl der Testversuche deutlich zu senken.
Erste Erfahrungen mit dem Einsatz von KI hat Lanxess bereits gemacht. In einem Pilotprojekt mit Citrine Informatics setzt der Spezialchemie-Konzern KI ein, um Glasfasern zu optimieren. Dadurch lassen sich die Eigenschaften von Hochleistungskunststoffen weiter verbessern.
KI soll die Entwicklungszeit für die benötigten Rezepturen auf weniger als die Hälfte reduzieren. Kunden sollen in kürzerer Zeit maßgeschneiderte Produkte erhalten.
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