人工智能 （AI） 在改变工业未来方面的关键作用是科学会议、杂志、学术期刊和其他形式的知识交流的热门主题。事实上，在调查中，人工智能代表了消费者、行业 （1）、监管机构、创新者、行业高管和专业人士认可的突出话题。

人工智能的独特功能是从复杂的信息中生成测量和见解。人工智能的兴奋之处在于它能够与人类共同创造并超越人类直觉。在化妆品和个人护理行业，人工智能将对配方过程的每一步产生影响，即成分及其评估、采购、配方优化、测试[临床前、毒理学和临床]、改善消费者对产品的审美、根据社交媒体识别新产品趋势、新的和独特的临床研究、监管批准以增强商业运营，包括制造和供应链计划 （1-4）。此外，人工智能对产品设计、包装和回收具有相当大的影响，对气候的实现以及未来生态一致的可持续选择产生影响。汇编所有将从人工智能中受益的领域具有挑战性。下面重点介绍了对其中一些领域的一些见解。

产品开发创新

美容配方需要大量的实验室规模配方工作来研究成分、设计和试验原型配方，以评估稳定性、安全性和产品功效 （2）。这些努力需要专门的实验室、测试设施、制剂设备和适当的基础设施。人工智能可以识别最适合产品的成分，提供对产品优势的预测，并推荐最适合生成稳定配方的配方。这些进步可以减少产品开发和研究所需的时间和精力。此外，这些步骤还可以节省原材料和其他成本，例如产品开发过程中的能源需求。

基因组学、蛋白质组学、微生物组分析和相关生物学研究领域的进展进展，以提供对长寿、衰老等化妆品和个人护理福利领域核心领域的机制的理解。这些研究领域将继续取得进展，并将通过改进的分子工具和分析来完善。这些努力中的每一项都会产生大量数据，所有这些数据都与人工智能的能力相一致。

香水和香水对于产品的成功至关重要。领先的香水和香精公司利用人工智能开发具有神经气味和情感对齐程序的功能性香水，在幸福、放松和专注方面提供经过验证的益处。与产品开发创新类似，人工智能用于基于数字香氛模型创建香水。这样可以分析数千种香水配方，以确定趋势并开发符合客户需求的新香水。

人工智能应用的具体例子包括：

产品基准测试：该领域的一个例子是 Potion，它将人工智能应用于产品基准测试，帮助研发专业人员、开发新配方并促进市场研究。这项工作利用了包含 70,000 种原材料的数据库，该工具可以识别可以提交专家审查的成分 （1）。

针对微生物组的成分：基于微生物组的计划是产品创新的一个重要类别。这些举措包括根据生物学与人体生理学保持一致的原则设计的益生元。微生物组研究和相关组学会产生大量数据。基于人工智能的算法和工具可以分析微生物组群落、生化途径和相关领域的这些数据集，以推进成分发现、优化配方和临床疗效。一些经过临床测试的例子包括基于益生元的除臭剂，可减少腋臭，以及可减少片状和发红的洗发水。

筛选新成分：

最近报道了一个能够对新抗氧化剂进行高通量筛选的例子 （1）。人工智能在构建的分子库上进行了训练，以筛选数千个分子，并提供识别独特分子的新方法。

预测天然成分的生物活性可以加速新成分的发现。但是，训练 AI 模型需要数据。足够的训练数据的局限性是确定的局限性。在 FusionDTA 的一个示例中，人工智能模型根据合成化合物数据进行训练，并对较小的天然化合物数据进行微调以生成见解。

人工智能网络可用于筛选天然产品的各种益处，例如皮肤炎症、衰老、色素沉着过度等。基于人工智能网络的生物标志物发现和分析蛋白质组学数据可以预测成分的协同效应并识别新的机制。这些努力可以带来独特的专利和其他方法，以在许多有科学依据和临床验证的美容领域（包括微生物组、衰老、头皮健康等）保持创新。

个性化配方：定制护肤方案与代表行业未来的客户需求非常吻合 （3,4）。例如，最近发布的一次产品描述了 Revive 和 Simon Ourian 博士的人工智能皮肤护理和营养顾问。客户提供一张自拍照，分析面部皮肤的 100 多种诊断标志物，例如毛孔可见度、水合作用、细纹和色素沉着，并完成一份报告睡眠、压力、饮食等的问卷。数字咨询可推荐外用护肤品和补充剂的产品。