数千種類ものポリマー、ブレンド、複合材料の中から選択するプロセスでは、機械的強度、耐熱性、化学的適合性、コスト、製造性（例えば、射出成形への適合性）、そして近年では環境への影響など、数多くの要素のバランスを取る必要がある。
誤った選択は、製品の不具合、高額な設計変更、生産遅延につながる可能性がある。
動作温度、想定される負荷、化学物質への曝露、目標コスト、希望する持続可能性認証などの主要な設計パラメータを入力することで、エンジニアは性能と実現可能性に基づいてランク付けされた最適な材料の厳選された候補リストを受け取ることができます。
「数十年にわたり、材料選定は科学というより芸術であり、個人の経験に大きく依存してきました」と、MateriSynthのCEOであるエブリン・リード博士は述べています。「当社のプラットフォームは、その専門知識を民主化します。AIは、1万種類以上の材料を収録した独自のデータベースを、実際の材料と照合します。」
性能データと規制ガイドラインに基づいて、材料が実際に使用される前にどのように振る舞うかを予測します。verはプロトタイプ作成に入ります。
このプラットフォームのローンチは、イノベーションサイクルが加速し、持続可能性に関する規制が厳しくなっている医療機器、自動車、家電などの業界における高まるニーズに対応するものです。このプラットフォームには、バイオベース、リサイクル素材、および容易に入手可能な素材を評価するための専用モジュールが含まれています。
リサイクル可能なポリマーは、企業がESG（環境、社会、ガバナンス）目標を達成するのに役立ちます。
「従来のナイロンと新しいバイオ代替素材のカーボンフットプリントを迅速に比較し、同時に耐衝撃性におけるトレードオフも把握できる機能は、画期的なものです」と、現在このソフトウェアのベータテストを行っている大手家電メーカーの主任エンジニア、マーク・チェン氏は述べています。「これは単に
適切な素材を見つけること。それは、製品、地球環境、そして収益にとって最適な素材を見つけることなのです。」
業界アナリストは、こうしたデジタルツールへの大きなシフトを予測している。「現代のプラスチックの複雑さと、持続可能なイノベーションへの圧力により、従来の選別方法は時代遅れになりつつある」と、TechVisionの材料業界アナリスト、クラウディア・ロッシ氏は述べている。「材料科学を統合したAI搭載ソリューションが求められるようになるだろう。」
データ分析は重要な競争優位性となりつつあり、企業にとって開発コストと市場投入までの時間を数百万ドル節約できる可能性を秘めている。」