ファンケルは、キリンホールディングスと慶應義塾大学の三者で、AI技術を用いた新たな洗浄剤の開発プロセスに関する研究を行い、このほど、同社が蓄積した実験データをもとに、キリンの機械学習技術と慶應義塾大学の分子シミュレーション技術を組み合わせることで、洗浄剤のメークを落とす性能を、コンピューターの高い精度でスピーディーに予測できるシステム構築の可能性を見出した。
同社は2016年から、市販のウォータープルーフアイライナーと人工皮革でメーク汚れの除去率を計算し、洗浄率を算出して500以上の実測データを蓄積している。
今回は、このデータを機械学習に活用し、メーク落としの性能を予測するシステムの基礎を検討した。
洗浄剤の成分組成と洗浄率のデータに加え、使用した成分の鎖長の長さや分子の大きさなどの分子構造から得られる情報を、成分のデータベースを用いて数値化して機械学習に加えることで、高い精度で洗浄率を予測することが可能になった。
この記事は粧業日報 2022年11月17日号 4ページ 掲載
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