Giriş
Kimya endüstrisinde ürün geliştirme ve formülasyon süreçleri geleneksel olarak deneysel deneme-yanılma yöntemlerine dayanmıştır. Son yıllarda yapay zeka (YZ) ve özellikle jeneratif yapay zeka (gen YZ) teknolojileri, bu döngüyü kökten değiştirecek potansiyele sahiptir. YZ, kimyasal verileri analiz ederek yeni moleküller önerebilmekte, formülasyonları optimize edebilmekte ve Ar-Ge’yi hızlandırabilmektedir. Bu makalede, kimya formulasyon sürecinde YZ’nin rolü ve getirdiği avantajlar incelenecektir.
Gelişme
McKinsey’in tahminlerine göre, enerji ve malzeme (kimya) sektöründe gen YZ uygulamaları, ticari, Ar-Ge ve operasyonel alanlarda 80–140 milyar dolar değer yaratabilir. Bununla birlikte, bu potansiyelin gerçekleşmesi için şirketlerin önce veri altyapılarını güçlendirmesi ve YZ konusunda yetkinlik kazanması gerekir. Yine de başlangıç aşamasındaki başarılar umut vericidir. Özellikle Ar-Ge süreçlerinde YZ, yeni molekül keşfini hızlandırmakta ve formülasyon iterasyon sayısını düşürmektedir. Gelenekselde yıllarca sürebilecek bir keşif döngüsü, YZ destekli platformlarla aylar veya daha kısa sürelere indirgenebilmektedir.
Yapılan çalışmalarda gen YZ modelleri, geniş veri tabanlarından (patentler, bilimsel yayınlar, laboratuvar notları vb.) faydalanarak yeni kimyasal önerilerde bulunmaktadır. Örneğin bir kimya şirketi, yeni bir kaplama formulasyonu geliştirirken gen YZ’yi kullandığında, laboratuvar ve literatür verilerini tarayarak aranan fonksiyonu sunacak molekülleri belirleyebilmiştir. Bu sayede geleneksel kullanıcı-özel çözümler yerine hızlıca test edilebilecek adaylar elde edilmiş, Ar-Ge maliyeti ve süresi önemli ölçüde azaltılmıştır. Ayrıca, “temel modeller” olarak adlandırılan YZ mimarileri, eğitim için gereken veri miktarını %90–99 oranında düşürebilmektedir. Böylece şirket içi sınırlı veriyle bile yüksek performanslı tahminler yapmak mümkün hale gelmektedir.
Formülasyon optimizasyonunda da YZ’den faydalanılmaktadır. Gen YZ, çok sayıda bileşenin farklı kombinasyonlarını gerçekçi şekilde modelleyerek, “yeterli performans” kriterine uygun optimum karışımları öne çıkarır. Bu yaklaşım, formülasyondaki aşırı fazlalıkları (overspecification) ortadan kaldırarak maliyet ve hammadde kullanımını azaltır. McKinsey modellemesine göre, bu yöntem formülasyon geliştirme sürecini %30’dan fazla hızlandırabilir ve yaklaşık %5 tasarruf sağlayabilir. Bu doğrultuda, YZ destekli simülasyonlar ve kapalı döngü öğrenme sistemleri geliştirilerek, formülasyon uzmanlarının deneyimini dijital kanallarla birleştiren hibrit yaklaşımlar öne çıkmaktadır.
Sonuç
Yapay zeka, kimya endüstrisinde inovasyonu hızlandıran ve maliyetleri düşüren dönüştürücü bir etkendir. Gerçekleştirilen çalışmalar, yeni malzeme keşiflerinin iki üç kat daha hızlı olabildiğini ve formülasyon sürelerinin önemli ölçüde kısaldığını göstermektedir. YZ ve gen YZ uygulamaları sayesinde firmalar, daha az deney ile daha hızlı sonuç alabilmekte, üretim ve Ar-Ge süreçlerinin verimliliğini artırmaktadır. Ancak bu potansiyelin sürdürülebilir olması için şirketlerin veri kalitesini iyileştirmesi, uzmanlarını dijital araçlarla donatması ve siber güvenlik risklerini gözetmesi gerekmektedir. Gelecekte YZ destekli laboratuvarlar ve tam otomatik tesisler, kimya endüstrisinde rekabet avantajı sağlayan normlar haline gelecektir.
Kaynaklar
- McKinsey Chemicals Practice (2024), “How AI Enables New Possibilities in Chemicals”mckinsey.com.
- McKinsey Chemicals Practice (2024), “AI in Chemical R&D: Accelerating Discovery”mckinsey.commckinsey.com
