工程师和科学家感兴趣的是创新和发现。他们很少想成为律师。但是,有这么多关注环境目标,他们越来越了解和应对监管约束。
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在过去的三十年中,规定,立法,和指示,影响化学物质的使用,材料,相关流程增加迅速。亚博网站下载加州65号提案集先例要求公司在1986年宣布任何已知的风险暴露在有害化学物质。
最著名的一个例子是欧盟的规定,2006年编纂和限制使用的化学物质会对人体健康或环境造成危害。
不同,但类似问题是解决2010年多德-弗兰克(dodd - frank)法案,将报告要求的使用冲突矿物。”在全球范围内,有成百上千的法律类似的主题——影响不仅在相关地区公司产品或在这些市场的销售。
尽管明显的好处维护人类的安全和处理气候灾难,风险从产品开发的角度来看,这样的监管可能会扰乱网络产品或过程一直都运行良好。
中断的原因可能有所不同;因此,所需的反应也会不同。例如,产品开发可能被打断,如果一个特定的化学(也许作为阻燃剂,添加剂,或涂层)添加到列表限制物质或材料的关注,必须从产品中删除链。亚博网站下载
所需的改变可能,然而,更微妙的——例如,如果立法介绍需要用物质出现量低于某一阈值,或者指导方针,要求改变次级过程最终降低其效率。
这些指导或立法可以改变市场动态,这意味着一个化学仍然是安全的用于应用程序变得稀缺或昂贵得多。变化的市场看法可能意味着某些材料,即使没有直接伤害自己,会变得不受欢迎。亚博网站下载
弹性和速度的关键因素。制造商需要能够快速应对变化需要由法律规定的。然而,大多数化学、材料、配方开发过程不是以这种方亚博网站下载式配置的工作。相反,他们依靠系统的候选解决方案的研究,基于通常缓慢而昂贵的实验项目。
业务有可能以同样的方式工作多年,突然需要改变生产,好消息是,他们可能会有大量的历史试验数据。如果数据可以开采,至关重要的线索如何应对新的监管挑战可以透露。
这就是机器学习(毫升)。毫升可以学习从遗留数据建立模型,可以用于预测成分和工艺参数变化将如何影响他们的产品或过程的性质。
一旦建立,组织可以使用这些模型来探索一系列新的替代品,如改变材料如何影响经济的过程中,潜在的替代原料,或如何修改制定实现目标属性,同时使用不超过指定数量的添加剂。
遗留数据以这种方式使用造成一个潜在的问题:它可能是比较从不同的项目在不同的时间和不同的目标。整理这些数据不太可能形成一套连贯的;它将“噪声”和差距。这意味着传统机器学习遇到困难时,它试图从这些数据生成好的模型。
使用这个真实的实验,处理数据,Intellegens已经开发了Alchemite™机器学习技术。这种技术主要集中在获得可靠和准确的结果从稀疏,嘈杂的数据,这意味着这些配方和再形成问题能够解决。
例如,Domino印刷科学Alc亚博老虎机网登录hemite使用™减少调整油墨时所需的实验。
机器学习可能是一个有用的工具在一个研发工具箱如果给定的配方,材料,或化学开发过程需要建立弹性和快速响应的监管挑战。
这些信息已经采购,审核并改编自Intellegens有限公司提供的材料。亚博网站下载
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