La IA reduce de meses a segundos la evaluación de biodegradabilidad de ingredientes cosméticos

⁠Shiseido desarrolló dos sistemas basados en inteligencia artificial para agilizar procesos de investigación relacionados con la biodegradabilidad y seguridad de ingredientes cosméticos. Uno de ellos utiliza un modelo AI-QSAR que analiza la estructura química de un ingrediente y predice si puede degradarse hasta convertirse en sustancias presentes de manera natural, como agua y dióxido de carbono.

La compañía trabaja desde 2020 con métodos de prueba reconocidos internacionalmente para evaluar la biodegradabilidad de sus ingredientes. Estas pruebas pueden requerir entre uno y dos meses, además de recursos especializados. Para desarrollar la nueva herramienta, Shiseido trabajó con el National Institute of Technology and Evaluation y contrastó las predicciones del modelo con datos experimentales obtenidos mediante nuevas pruebas en ingredientes cosméticos. Tras optimizar el sistema, la evaluación puede realizarse en tiempo real.  

La segunda tecnología se concentra en seguridad. El sistema revisa grandes volúmenes de información científica y localiza datos relevantes sobre aspectos como toxicidad por dosis repetidas y sensibilización cutánea. El objetivo es reducir omisiones y sesgos durante la recopilación de evidencia, mientras los especialistas mantienen la decisión final sobre la seguridad del ingrediente. Según Shiseido, este proceso también permitió reconsiderar ingredientes que anteriormente habían quedado descartados por falta de información suficiente.

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Evaluar un ingrediente también implica conocer qué sucede con él después de su uso. Reducir de uno o dos meses a una evaluación en tiempo real puede modificar una etapa poco visible del desarrollo cosmético y facilitar que la biodegradabilidad se considere desde la selección de materias primas. En paralelo, automatizar la revisión de información de seguridad libera tiempo especializado para tareas donde el criterio científico sigue siendo indispensable. El valor de estos sistemas está precisamente en esa división del trabajo entre procesamiento de datos y decisión humana.