A deformulação é o processo de determinar a composição exata de produtos conhecidos. A partir de proporções relativas conhecidas dos ingredientes, determinam-se as quantidades precisas de cada um. A deformulação também é conhecida como engenharia reversa química.
A deformulação de produtos químicos permite que as organizações:
- Extrapolem novas receitas a partir de formulações existentes.
- Melhorem a inteligência competitiva.
- Avaliem produtos concorrentes.
- Identifiquem falsificações.
- Desenvolvam produtos de marca própria.
Embora pesquisadores tenham recorrido ao aprendizado de máquina para a descoberta e otimização de produtos químicos e materiais, a deformulação é normalmente realizada de forma experimental com o auxílio de métodos de química analítica. A quantidade relativamente limitada de dados estruturados disponíveis para formulações químicas dificulta muitos esforços de deformulação impulsionados por IA. Grande parte dos dados de formulação amplamente disponíveis é incompleta e inconsistente em seus registros de ingredientes e quantidades.
Treinamento de modelos preditivos para permitir sugestões rápidas e baseadas em dados de receitas de formulação
A publicação Industrial Engineering Chemistry Research, Toward Predictive Chemical Deformulation Enabled by Deep Generative Neural Networks, mostra que é possível treinar modelos generativos não supervisionados, autoencoders variacionais (VAEs), para permitir sugestões rápidas de receitas de formulação baseadas em dados.
Uma rede neural VAE treinada com dados de formulação selecionados por cientistas do CAS aprende representações significativas de formulações em várias classes de produtos, como antitranspirantes e cuidados bucais, com desempenho médio superior ao de abordagens convencionais. O artigo afirma que essa abordagem "produz estimativas significativamente mais precisas do que os métodos de vizinho mais próximo, extrapola melhor para formulações significativamente diferentes das vistas anteriormente e oferece uma maneira de aproveitar grandes conjuntos de dados para capacidades industrialmente relevantes."
As formulações selecionadas na CAS Content Collection™ oferecem representações consistentes e altamente estruturadas das formulações e das identidades químicas de seus componentes. Devido a processos de curadoria exclusivos que utilizam tecnologias especializadas e experiência científica, o CAS consegue identificar consistentemente os componentes químicos de cada formulação, seus agrupamentos e suas quantidades. Os autores relatam que “sem o conjunto de dados do CAS, a validação prática desses métodos generativos para aplicações de deformulação não teria sido possível”.
Explore estas descobertas na publicação completa, "Toward Predictive Chemical Deformulation Enabled by Deep Generative Neural Networks".
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