Thiết kế lông chạy bằng AI

Trong nhiều thập kỷ, việc tạo ra bộ bàn chải trang điểm hoàn hảo phụ thuộc rất nhiều vào trực giác của con người và thử và sai. Các nhà sản xuất bàn chải mỹ phẩm sẽ điều chỉnh đường kính dây tóc, độ côn hoặc mật độ dựa trên kinh nghiệm, thường dành nhiều tháng để thử nghiệm các nguyên mẫu để đạt được sự trang điểm tối ưu, khả năng quan trọng của lông để giữ, phân phối và giải phóng các sắc tố đều. Ngày nay, mô hình đó đang thay đổi. Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang nổi lên như những người thay đổi trò chơi, cho phép tối ưu hóa chính xác hình học sợi để mang lại kết quả phù hợp, hiệu suất cao mà không thể sao chép ở quy mô.

Thiết kế lông truyền thống phải đối mặt với những hạn chế vốn có. Hình học Filament, các biến bao gồm các biến như đường kính (từ gốc đến đầu), góc thon, hình dạng cắt ngang (tròn, hình bầu dục, hình tam giác) và mật độ lông, định hướng ảnh hưởng đến cách một bàn chải tương tác với các sản phẩm trang điểm. Một lớp lông quá dày có thể không nhặt được bột tốt; Một người quá thon có thể rụng hoặc mất hình dạng. Các nhà thiết kế con người, trong khi có kỹ năng, đấu tranh để giải thích cho sự tương tác phức tạp của các biến này. Ngay cả những điều chỉnh nhỏ cũng có thể dẫn đến kết quả không thể đoán trước, lãng phí thời gian và tài nguyên.

Nhập học máy. Bằng cách cung cấp cho các mô hình ML các bộ dữ liệu rộng lớn, bao gồm các số liệu được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm (ví dụ: tốc độ lưu giữ bột, giải phóng tính đồng nhất) và phản hồi của người dùng trong thế giới thực (ví dụ: độ mịn của ứng dụng, tích tụ sản phẩm) Các hệ thống có thể xác định các mẫu con người bỏ lỡ. Ví dụ, một mạng lưới thần kinh có thể tiết lộ rằng một sợi có đường kính 0,08mm với góc thon 30 ° và mặt cắt hình tam giác chứa thêm 27% bột lỏng hơn so với lông tròn truyền thống, trong khi giải phóng nó theo cách có kiểm soát, không có vệt. Những hiểu biết này không chỉ là lý thuyết: chúng chuyển sang các bản thiết kế thiết kế có thể hành động.

Quá trình tối ưu hóa bắt đầu bằng việc xác định các mục tiêu. Các nhà sản xuất đầu vào kết quả mong muốn kết quả, nói rằng, Maximize Cream Foundation Pickup trong khi giảm thiểu chất thải sản phẩm, và mô hình ML tạo ra hàng ngàn nguyên mẫu sợi ảo. Mỗi nguyên mẫu được thử nghiệm trên mạng trong silico, mô phỏng cách nó sẽ tương tác với các kết cấu sản phẩm khác nhau (bột, kem, chất lỏng) và các loại da. Mô hình sau đó tinh chỉnh những người biểu diễn hàng đầu, lặp lại trên các biến cho đến khi nó xác định hình học tối ưu. Điều này cắt giảm thời gian phát triển từ vài tháng đến vài tuần, cho phép các thương hiệu thích nghi nhanh chóng với các xu hướng như vẻ đẹp sạch sẽ của người đẹp hoặc đường viền chính xác.

Ngoài hiệu quả, thiết kế điều khiển AI mở khóa cấu trúc dây tóc mới. Ví dụ, ML gần đây đã tối ưu hóa một lớp lông thon kép: dày hơn ở chân đế để có độ bền, cực mốt ở đầu cho độ mềm, với độ dốc mật độ giữa, cân bằng và giải phóng. Thử nghiệm cho thấy thiết kế này đã cải thiện độ chính xác của ứng dụng Blush lên 40% so với các bàn chải thông thường. Tương tự, AI đã tối ưu hóa các sợi phân hủy sinh học (ưu tiên cho vẻ đẹp bền vững), đảm bảo các vật liệu dựa trên thực vật phù hợp với hiệu suất của các lựa chọn thay thế tổng hợp bằng cách điều chỉnh phép đo vi mô của chúng.

Tác động đến ngành công nghiệp mỹ phẩm là rõ ràng. Các thương hiệu sử dụng lông do AI thiết kế báo cáo sự hài lòng của khách hàng cao hơn, với các đánh giá làm nổi bật về mức chi trả màu tốt hơn và ít hơn. Đối với các nhà sản xuất, nó có lợi thế cạnh tranh: AI giảm chất thải vật liệu bằng cách chỉ nhắm mục tiêu hình học hiệu suất cao, giảm chi phí sản xuất. Khi các mô hình ML tiếp tục học hỏi từ dữ liệu mới, bao gồm các thành phần mới nổi như các sắc tố lai hoặc công thức dựa trên nước, thiết kế của bộ phận sẽ chỉ phát triển phù hợp hơn, thu hẹp khoảng cách giữa đổi mới kỹ thuật và nhu cầu của người tiêu dùng.

Trong một thị trường mà độ chính xác và kinh nghiệm xác định thành công, thiết kế lông được hỗ trợ bởi AI không chỉ là một xu hướng, đó là tương lai của kỹ thuật bàn chải mỹ phẩm. Bằng cách hợp nhất khoa học dữ liệu với nghệ thuật, các nhà sản xuất đang xác định lại ý nghĩa của việc trang điểm lý tưởng, có nghĩa là một dây tóc được tối ưu hóa tại một thời điểm.