在当今快速变化的研发环境下，配方科学家正与时间赛跑，追求更快的创新、更优性能的产品和可持续的替代方案。许多团队仍在通过重复的试错实验和手动审核文档来应对开发过程。结果很熟悉：绕路更长，死胡同反复，资源消耗不必要。
如果有一种方法能将多年的实验、配方和工艺数据转化为配方指南针，帮助团队洞察前方格局——揭示成分相互作用、预测配方表现，并由AI提供配方推荐，会怎样？
介绍 Formulation AI，LabVantage Analytics 的最新模块。
在深入讨论之前——我们将举办一场现场网络研讨会，科学家们可以了解配方AI的实际应用。点击这里注册。
为什么配方开发需要一种新方法
研发一直是创新产品和技术创造的引擎。
但当今环境要求更多——而且更快：
- 消费者口味瞬间转变
- 检测结果和属性可能存在自定义电子表格或隔离的ELN。
- 可持续性和监管压力加剧
真正的挑战不是数据不足，而是无法高效访问、解读和应用数据，迫使团队陷入漫长重复的试错循环，进而减缓创新并消耗资源。要跟上，传统的研发必须不断演进。
认识你的新实验室伙伴：配方AI
LabVantage Analytics由mcube驱动，将AI驱动的智能直接带入您的配方工作流程。通过从历史配方、实验数据和工艺结果中学习，配方AI使科学家能够虚拟测试想法，即时预测性能，并在配方进入实验室前就生成最佳配方建议。
通过预测洞察加速创新——测试你自己的想法
有食谱吗？先用虚拟方式测试。借助配方AI，您的团队可以即时确定关键配方特性，而这些特性需要实验室数天甚至数周才能得知。配方AI会考虑成分组合、浓度范围和历史表现，预测粘度、稳定性、质地、流动行为以及感官属性等结果。
该系统还可以将具有相似特性的配方进行聚类，帮助团队理解细微的成分变化如何影响最终性能。
这些预测洞察使研发团队能够快速筛选配方想法，淘汰低潜力候选者，并将注意力集中在最关键的实验资源上。
AI驱动的配方推荐——更快实现配方目标
知道目标，但不知道配方？让AI来承担重任。除了预测，配方AI还包含贝叶斯优化器，推荐最有可能满足目标特性的成分组合。科学家简单地定义：
- 它们希望通过相对权重最大化或最小化的属性
- 关于性质或成分的约束
- 成本或可持续性考量
系统随后评估设计空间，生成一个最佳表述的排名列表。这样团队可以从最有潜力的候选人开始，而不是随机测试组合。
借助配方AI，科学家们获得了一个“数字副驾驶”，加速发现进程，提高实验室试验的成功率。
直接连接您的LIMS工作流程
由于该模块原生运行于 LabVantage 生态系统中，所有 AI 生成的洞察、预测和推荐的配方都与您的 LIMS 结果和工作流程相连接，以确保一致性，避免手动作。交互式仪表盘让团队能够即时查看：
- 房地产趋势
- 预测置信度
- 实验结果
这种无缝集成确保了一致性，消除了手工工作，并确保从概念到产品发布的完全可追溯性。
配方人工智能加速了速度、准确性和优化最为关键领域的创新
特种化学品
通过预测粘度、粘附力、耐久性等多种因素，涂层、粘合剂和复合材料等产品可以得到优化。
食品和饮料
通过建模感官结果、质地和稳定性，可以显著加快配方周期。
消费品
通过设计化妆品、洗涤剂和家居护理产品，这些产品可以同时实现性能优异、合理成本、可持续性，并符合监管要求。
能源与工业
通过预测流动行为和添加剂相互作用，使润滑剂、燃料、水泥浆液和钻井液更高效。
LabVantage Analytics中的配方人工智能为长期依赖低效试错的流程带来了清晰、速度和智能。通过将历史数据转化为预测洞察，生成优化配方，并将数据与LIMS工作流程整合，它使科学家能够自信地创新，更快地交付更好的产品。对于组织领导者来说，Formulation AI 为整个研发组合提供了更清晰的项目进展可视化和更佳的结果可预测性。
体验预测性表述的未来
如果你准备好亲眼见证配方AI的实际应用，欢迎参加我们1月21日晚上4点（中欧时间）的网络研讨会。点击这里报名。
