La Inteligencia Artificial llega a la cosmética Valenciana

COSMéTICA
11/09/2019
El Instituto Tecnológico de Informática (ITI) y el Instituto Tecnológico del Plástico (AIMPLAS), junto a la agrupación de empresas constituida por RNB COSMÉTICOS y PROTOQSAR participan en el proyecto saFQP cuyo objetivo es mejorar el proceso de formulación química de productos cosméticos.

Perfumes, cremas anticelulíticas, antiojeras, antienvejecimiento, etc… Hoy en día existen en el mercado diferentes soluciones cosméticas para cualquier necesidad, y la tendencia es creciente. Pero ¿alguna vez te has preguntado cómo se logra esa fórmula magistral que usas?

Los consumidores exigimos productos cada vez más innovadores y eficaces, lo que obliga a mantener una actitud constante de mejora. Cada año, se suelen reformular la cuarta parte de los productos que se fabrican, siendo la vida máxima de un producto cosmético no superior a los cinco años. Mantener este grado de innovación sólo es posible contando con herramientas que mejoren los procesos de formulación química.

Y es que cada nuevo cosmético ha de pasar por un examen completo de seguridad antes de llegar al mercado. El proceso de formulación química de productos cosméticos está sujeto a un estricto control mediante la realización de costosos ensayos, así como la revisión de especificaciones de seguridad y extensa bibliografía (artículos científicos, hojas de especificaciones, etc.). El objetivo no es otro que realizar estudios para determinar la viabilidad del producto cosmético y/o determinar el potencial tóxico de los componentes químicos utilizados.

Estudiar la viabilidad de nuevos productos implica tener que consultar grandes volúmenes de documentos, siendo una tarea muy costosa. Automatizar estos procesos requiere de novedosas técnicas de procesamiento de lenguaje natural.

En el otro extremo, los riesgos asociados a la posible toxicidad de sustancias químicas se determina mediante ensayos o estudios in vitro, que se sirven de porciones de tejidos, órganos perfundidos y cultivos celulares o subcelulares. Sin embargo, las técnicas in vitro tienen un coste muy elevado y requieren mucho tiempo.

Estas razones llevaron a la comunidad científica a centrar su atención en métodos matemáticos y computacionales, con el objetivo de desarrollar modelos estadísticos capaces de predecir el nivel de toxicidad de los compuestos químicos.

Con estas premisas, el Instituto Tecnológico de Informática (ITI) y el Instituto Tecnológico del Plástico (AIMPLAS), junto a las empresas RNB COSMÉTICOS y PROTOQSAR, se han unido en torno al proyecto saFQP para el desarrollo y validación de conocimientos y tecnologías en el dominio de Big Data y Machine Learning, necesarias para la mejora del proceso de formulación química de productos en el sector de la cosmética.

Así, a través de la construcción de modelos estadísticos para la clasificación automática de documentos y simulación de los procesos de formulación química, se obtendrá una herramienta de apoyo a la toma de decisiones en el diseño de nuevos
productos cosméticos, disminuyendo las barreras y permitiendo ser más competitivo en un mundo global con cambios rápidos y continuos.

Expansión del sector cosmético en España

Según la Asociación Nacional de Perfumería y Cosmética (Stanpa), España es una de las principales potencias del mundo en la producción y la exportación de perfumes y cosméticos.

Actualmente, España es el 5º exportador mundial de perfumes y cosméticos con un volumen de venta al exterior de 4.260 millones de euros. Este potencial ha posicionado al sector español en 179 países, con especial foco en Estados Unidos, Oriente Medio, Latinoamérica y Asia Pacífico, situando el valor de las exportaciones de perfumería y cosmética por encima de sectores tan emblemáticos como el vino, el calzado o el aceite.

Aunque la legislación europea sobre cosméticos es una de las legislaciones más avanzadas y exhaustivas del mundo, la industria debe adaptarse a los requisitos de otros mercados y reformular sus productos por lo que las nuevas tecnologías como Big Data y Machine Learning se convierten en aliados indispensables.

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