Robots convertidos en maestros perfumeros
Un sistema de inteligencia artificial se ha especializado en detectar tendencias y necesidades del mercado de las colonias y satisfacerlas con nuevas fragancias
¿Tiene sentido del olfato un robot? ¿Cuál es la relación de las máquinas con los olores? En un momento clave de la cuarta revolución industrial como el actual, en el que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático y profundo (machine learning y deep learning, respectivamente) se emplean en todo tipo de sectores y actividades, ¿cómo puede contribuir este avance en la perfumería? La multinacional IBM ha encontrado respuesta a esta pregunta. De hecho, la ha materializado satisfactoriamente.
Un equipo de investigación de esta empresa, liderado por Richard Goodwin, se ha coordinado con un grupo al servicio del fabricante de fragancias Symrise para diseñar algunos productos. En opinión de este experto, vinculado al sistema de inteligencia artificial Watson, con esta innovación, los plazos del proceso de producción se acortan y se agilizan considerablemente. El Grupo Boticário se está beneficiando de este proyecto y ya dispone de artículos de cosmética y colonias fabricados así.
El método automático se familiariza enseguida con la materia prima para elaborar una fragancia y da con la fórmula óptima con facilidad, considerando los datos históricos de éxito y las tendencias del mercado. Además, es capaz de ofrecer apéndices de machine learningpara que los apliquen los maestros perfumistas humanos. La metodología seguida por Goodwin y sus colaboradores se basa en ensayos previos con sabores y alimentos. Los algoritmos no solo reconocen patrones y nuevas mezclas, sino que detectan “espacios en blanco” en la oferta.
Y como ninguna otra compañía cubre esas necesidades de los clientes, el sistema de inteligencia artificial se apresura a hacerlo. No hay nada que se le resista: perfumes delicados, ambientadores para el hogar, cuidado de la piel y belleza… Para cada categoría, el programa maneja distintas fragancias: florales, frutales, almizcladas, etc. Este enorme grado de precisión permite centrarse en un segmento de público muy concreto, por ejemplo, los millennialsbrasileños, como se propuso Goodwin.
Se llega a la solución ideal en cada caso combinando cuatro variables: cómo puede complementarse o sustituirse un ingrediente, en qué dosis debe ser añadido, cuál será la respuesta de los consumidores y qué grado de novedad representa. Los resultados expuestos por IBM han sido supervisados y levemente corregidos por un profesional, para enfatizar alguna nota y alargar su duración sobre la piel. Dos de estas colonias se pondrán en breve a la venta.
Los responsables de márketing del Grupo Boticário afirman que están muy satisfechos de esta experiencia porque, según destacan, están consiguiendo ampliar su catálogo con seguridad y eficiencia, sin pruebas que podrían desembocar en costosos fracasos. Por esta razón, se prevé que la investigación se extienda hasta los champús, los jabones, los detergentes para la ropa… En palabras de Richard Goodwin, la composición de fragancias “es un arte y una ciencia”, y es sabido que las máquinas llevan años adentrándose en ambos terrenos.
El programa analiza cómo puede complementarse un ingrediente, en qué dosis se debe añadir, cuál será la respuesta de los clientes y qué grado de novedad supone
Fuente: La Vanguardia