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熟练的调香师将艺术与科学融合在一起，设计出新的香水，这种才华需要十多年的进展才干。制作留下印象的香水是消费者在对日常产品(如洗衣粉，除臭剂，空气清新剂，固然还有古龙水和香水)形成正面或负面意见时考虑的最重要组成部分之一。如果人工智能(AI)可以向这些专业人士学习，以扩大开辟新香水的过程或确定全新的创意途径，该怎么办?考虑到这一点，我在IBM Research的团队与全球最大的香精香料生产商之一Symrise共同创建了一个AI系统，该系统可以了解配方，原料，历史成功数据和行业趋势。

在先前的IBM研究中，使用AI将风味配对和用于配方创建，以及我们新的IBM Research AI用于产品成分的AI，我们创建了Philyra。它是一个使用新的和先进的机器学习算法来筛选成千上万个公式和成千上万个原材料的系统，有助于识别模式和新颖的组合。Philyra不仅可以提供灵感，还可以通过探究香水组合的整个格局来设计全新的香水配方，从而发现全球香水市场的空白。

我们与Symrise的合作涵盖了香水部门的三个业务部门：高级香水，家庭护理和美容护理，但我们的最初研究和成功始于高级香水和香水。制造精美的香水既是一门艺术，也是一门需要精确的科学，因为即使材料量的最小变化也可以创造或破坏新香水。结果，我们的团队采取了一种数据驱动的方法，依赖于有关成千上万种香水配方，香水系列(例如水果或花香)，香水的原料和历史信息的数据，这些信息捕捉了先前设计的香水和公式，以及其他数据点。

通过机器学习发现新的成分组合

我们的系统包括可学习和预测的算法：

配方中可以使用的替代原料补充和替代品;

根据使用方式对原料进行适当的配料;

人类的反应(愉快程度和性别适当性);和

通过将其与大量可商购的香料进行比较，来发现香料的新颖性。

当涉及到新的香水设计时，新颖性是主要驱动力，而Philyra学习了一种距离模型，以识别气味与现有香水接近的香水。香精与其相邻香精之间的距离越大，则预计该香精越新颖。

Symrise利用Philyra为全球顶级美容公司之一OBoticário设计了两种香水，定于2019年年中推出。作为人机开辟过程的一部分，高级调香师对系统建议的初始配方进行了调整，以强调某种香调并改善其在皮肤上持续的时间。Philyra对消费者喜好的理解使Symrise的调香师可以专注于完善最终的香水，而不必花费时间追寻新的香水组合。作为创新者，与IBM Research和Symrise的合作使O Boticario能够利用AI来创建针对特定消费者人口统计和个性的产品。

Symrise的长期目标是向全球的主要调香师介绍这项技术，并继续使用该解决方案来设计个人护理和家庭护理产品的香水。Symrise还计划将Philyra引入他们的香水学校，以帮助培训下一代调香师，并将AI坚固地融入其组织的心脏。

基于机器学习的IBM产品成分研究AI还可以推广到其他种类的应用程序，例如设计调味剂，化妆品和诸如洗发水或洗衣粉之类的消费产品，以及工业产品(如粘合剂，润滑剂或建造材料)。尽管今天仍在研究中，但该技术仍有可能作为一项服务来提供，以帮助许多企业加速和扩展其创意设计过程。

我们的研究继续推动使用AI增强人类专业知识的界限，并展示AI如何在制造力至关重要的领域提供帮助。就香水而言，设计获奖香水的艺术和科学是人类数百年来向来探究的事情。现在，调香师可以在他们旁边拥有一个AI学徒，可以分析数千个公式和历史数据以识别模式并预测新颖的组合，从而帮助他们提高生产力，并通过指导他们使用从未见过的公式来加速设计过程之前。