在传统的产品开发中，大多由研发科学家从聚合物结构和组成的设计开始，然后在特定的油墨、涂料配方中评估这些聚合物，并在多次迭代后完成最终产品的开发。整个研发过程的快慢在很大程度上取决于科学家的经验。更具挑战的是，由于各个油墨、涂料公司实际使用了不完全相同的配方，该产品很有可能难以在每一个客户配方体系中都获得成功，而且满足客户快速而多样化的需求也很难同时达成。一、机器人工智能学习模式 因此，巴斯夫开发了一种将实验相似性形象化的模型（图1）。它有助于研发科学家快速解决在新原材料评估过程中时常遇到的一些典型难题。 该模型使用配方中各成分的已知数据构建，它首先需要确定原材料中的成分相似