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May 22, 2023

KI-Tool sagt Einfluss von Farbzusätzen auf mechanische Eigenschaften voraus

Gepostet von Mitarbeitern | 02. Februar 2023 Ein neues digitales Tool, das auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert, soll Berichten zufolge die Farbe und die mechanischen Eigenschaften von Verbindungen vorhersagen, wenn Farbbestandteile eingeführt werden

Gepostet von Mitarbeitern | 02. Februar 2023

Berichten zufolge sagt ein neues digitales Tool mit künstlicher Intelligenz (KI) die Farbe und die mechanischen Eigenschaften von Verbindungen voraus, wenn Farbbestandteile hinzugefügt werden, sowie die Hülle des potenziellen Farbraums innerhalb kritischer mechanischer Eigenschaften. Darüber hinaus können Rezepte empfohlen werden, um die gewünschten Farbeigenschaften zu erzielen. Lucidiris wurde von DSM Engineering entwickelt und soll letztendlich die Markteinführungszeit verkürzen, wenn Ingenieure die Farben von Hochleistungsmaterialien entwickeln.

DSM Engineering Materials beschreibt Lucidiris als einen nächsten Schritt auf seinem Weg, die Produktentwicklung durch fortschrittliche digitale Lösungen schneller und einfacher zu gestalten. Die patentgeschützte KI-Technologie erleichtert die Entwicklung von Materialrezepten mit einem gezielten optischen Erscheinungsbild bei gleichzeitiger Gewährleistung mechanischer Eigenschaften, so das Unternehmen.

„Lucidiris verändert unseren Entwicklungszyklus Design-Build-Test-Learn für Kundenanwendungen grundlegend“, sagte Erwin Houben, R&T Manager Digitization, DSM Engineering Materials. „Dieses hochmoderne, KI-basierte digitale Tool stärkt unsere Stärken in der Entwicklung farbiger Materialien und ermöglicht es uns, einige schwierige Herausforderungen bei der Wiederverwendung von Kreislaufmaterialien zu meistern.“

„Und es kommt noch mehr“, fügte Angelika Schmidt, Global R&T Manager of Performance Polymers, hinzu. „Lucidiris ist unser nächster Schritt in der Digitalisierung der Produktentwicklung. Was wir heute für die Farbentwicklung tun können, wird in Zukunft auch für die Produktentwicklung möglich sein. Die Kombination menschlicher Intelligenz mit maschinellem Lernen wird es uns ermöglichen, mit weniger Iterationen und damit viel kürzeren Entwicklungszeiten für unsere Kunden zu erfolgreichen Rezepten zu gelangen.“

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