Geleneksel yöntemde, bir boya karışımının rengi hedeften saptığında, deneyimli bir renk uzmanı veya teknisyen, spektrofotometre (renk ölçüm cihazı) verilerine bakarak hangi pigmentten ne kadar eklenmesi gerektiğine tecrübelerine dayanarak karar verir. Bu, zaman alan, deneme-yanılma gerektiren ve tamamen uzmanın yeteneğine bağlı bir süreçtir.
Yapay zeka ise bu süreci şöyle değiştirir:
Veri Tabanı ile Eğitim: Yapay zeka modelleri, binlerce, hatta milyonlarca farklı boya formülünü (reçetesini) ve bu formüllerin spektrofotometre ile ölçülmüş renk verilerini (L*, a*, b* değerleri gibi) içeren devasa bir veri tabanı ile eğitilir. Model, hangi pigmentin rengi ne yönde ve ne kadar değiştirdiğini öğrenir.
Sorun Tespiti: Yeni üretilen bir boya numunesi ölçülür ve ilk resimdeki gibi hedef renkten sapmalar (ΔL*, Δa*, Δb*) tespit edilir.
Yapay Zeka ile Reçete Düzeltme:
Bu sapma değerleri yapay zeka sistemine girilir. Sistem, eğitildiği veri tabanındaki bilgilere dayanarak, bu renk farkını sıfıra en yakın hale getirecek en ideal ve en düşük maliyetli reçete düzeltmesini saniyeler içinde hesaplar. Örneğin, sistem size şöyle bir sonuç verebilir: "100 kg'lık karışıma 21.5 gram siyah pigment ve 8.7 gram mavi pigment ekleyin."
Bu Yöntemin Avantajları:
- Hız: Saatler sürebilecek düzeltme işlemi dakikalara, hatta saniyelere iner.
- Hassasiyet: İnsan hatasını ortadan kaldırır ve ilk denemede doğru sonuca ulaşma olasılığını ciddi şekilde artırır.
- Verimlilik: Bozuk üretim ve malzeme israfını minimuma indirir.
- Maliyet Düşüşü: Daha az deneme, daha az malzeme israfı ve daha hızlı üretim süreci sayesinde maliyetleri düşürür.
- Bilgi Koruma: Usta bir renk teknisyeninin yıllar süren tecrübesi, yapay zeka modeline aktarılarak korunmuş ve otomatikleştirilmiş olur.
