Nachrichten Produktion & Labor
VOC und KI: „Die experimentelle Kapazität ist der begrenzende Faktor“
Die Reduzierung flüchtiger organischer Verbindungen (VOC) stellt die Lackindustrie weiterhin vor Herausforderungen. In diesem Interview erläutert Ece Karaarslan, Materials Informatics Engineer bei Citrine Informatics, wie KI Formulierungsprozesse verändert, eine schnellere Auswahl von Rohstoffen ermöglicht und Innovationen beschleunigt. Außerdem gibt sie Einblicke in die Anforderungen an die Datenqualität. Interview von Vanessa Bauersachs
VOC-Reduktion steht seit Jahren auf der Agenda der Lack- und Farbenbranche. Wie sehr hat sich die Herangehensweise von Formulierern an diese Herausforderung verändert, und wo liegen die verbleibenden Engpässe?
Ece Karaarslan: Unsere Kunden verfolgen zwei Ansätze. Der erste besteht darin, auf wasserbasierte Formulierungen umzustellen, der zweite darin, den Einsatz von Additiven mit hohem VOC-Gehalt zu reduzieren. Ich glaube nicht, dass sich diese grundlegende Herangehensweise verändert hat. Verändert hat sich jedoch die Möglichkeit, mithilfe von KI in kürzerer Zeit einen deutlich größeren Suchraum mit wesentlich mehr Rohstoffoptionen zu untersuchen. Da die Datenanalyse inzwischen in weniger als einer Stunde erfolgen kann, ist die experimentelle Kapazität nun der begrenzende Faktor.
KI wird zunehmend als Werkzeug für die Formulierung diskutiert. Was kann KI zu VOC-armen Formulierungen beitragen?
Karaarslan: Hier gibt es zwei Chancen. Die erste ist eine einfache chemische Substitution. KI kann genutzt werden, um die Eigenschaften eines Moleküls zu verstehen, die die Endmerkmale einer Formulierung positiv beeinflussen. Daraus lässt sich gewissermaßen ein Fingerabdruck erstellen und anschließend können alternative Rohstoffe identifiziert werden, die dieselbe Funktion erfüllen. KI kann die Endeigenschaften vorhersagen, selbst wenn ein neuer Rohstoff bislang noch nicht getestet wurde. So lassen sich Optionen vorsortieren und die Anzahl der erforderlichen Versuche zur Ersetzung eines Additivs mit hohem VOC-Gehalt verringern.
Die zweite Möglichkeit ist die Umstellung auf wasserbasierte Formulierungen, bei denen Tenside und Bindemittel zueinander passen müssen. Unsere Plattform wurde von Perstorp, einem Spezialchemiehersteller, eingesetzt, um geeignete Tensidmischungen für die Emulgierung von Alkydharzen zu bestimmen. Für diese Arbeit erhielt das Unternehmen in diesem Jahr den American Coatings Award. Innerhalb von acht Monaten löste Perstorp die Herausforderungen bei 17 Alkydharzen – ein Prozess, der früher fünf Jahre gedauert hätte. Es war großartig zu sehen, wie sich die harte Arbeit in einer höheren Laboreffizienz, schnelleren Reaktionen auf Kundenanfragen und einer beschleunigten Kommerzialisierungspipeline niederschlug.
Welche Datenqualität und -menge sind erforderlich, damit KI-Werkzeuge aussagekräftige Ergebnisse liefern können?
Karaarslan: Wir empfehlen unseren Kunden, mit etwa 25 bis 30 Datenpunkten zu beginnen. Jeder Datenpunkt entspricht einem Experiment, bei dem die exakte Formulierung, die Verarbeitungsbedingungen und die abschließend gemessenen Eigenschaften dokumentiert wurden. Die Datenpunkte sollten präzise gemessen und erfasst werden; außerdem sollte es eine Vielfalt bei Formulierungen und Verarbeitungsbedingungen geben. Dreißig Experimente mit demselben Tensid ermöglichen es der KI nicht, die Effekte unterschiedlicher Tenside zu erlernen. KI kann jedoch auch mit lückenhaften Daten umgehen. Wenn eine Eigenschaft beispielsweise nur bei der Hälfte der Versuchsreihe gemessen wurde, können diese Daten dennoch verwendet werden.
KI für Materialien und Chemikalien unterscheidet sich von Large Language Models (LLMs). Datensätze aus dem Material- und Chemiebereich sind in der Regel klein. 85 Prozent unserer Kunden kommen mit weniger als 100 Datenpunkten zu uns. Ziel ist nicht, Hunderttausende Datenpunkte zu verwenden, um ein vollkommen präzises Modell zu erstellen. Entscheidend ist vielmehr, genügend Daten für ein Modell zu haben, das die nächste Entscheidung verbessert: Was sollte im Labor als Nächstes getestet werden? Die Qualität der Daten ist wichtiger als ihre Menge.
Sie werden im November auf der European Coatings Conference Sustainable Coatings sprechen. Was können Teilnehmende von Ihrem Vortrag erwarten?
Karaarslan: Ich werde über verschiedene Fallstudien aus der Arbeit unserer Kunden sprechen. Dabei geht es nicht nur um niedrige VOC-Werte, sondern auch um die effiziente Entfernung von PFAS aus Formulierungen. Zudem werde ich darstellen, was wir als Unternehmen in den vergangenen zehn Jahren gelernt haben, und Hinweise für den Einstieg in die KI geben. Auf unserer Plattform werden inzwischen monatlich 70.000 Experimente vorhergesagt. Dadurch können wir unterschiedliche Ansätze zur Einführung und Skalierung von KI in Unternehmen beobachten und Best Practices erkennen, die wir gerne weitergeben möchten.
Veranstaltungstipp
Die European Coatings Sustainable Coatings Conference, die am 3. und 4. November 2026 in Amsterdam, Niederlande, stattfindet, bietet praxisnahe Einblicke in CO₂-arme Technologien, Ansätze der Kreislaufwirtschaft, biobasierte und wasserbasierte Systeme sowie belastbare Bewertungsmethoden wie Ökobilanzen (LCA) und Massenbilanzierung. Erfahren Sie, wie die Branche auf regulatorischen Druck, Kundenerwartungen und Materialengpässe reagiert – und wie Nachhaltigkeit zu einem messbaren Geschäftsvorteil statt zu einer reinen Compliance-Belastung werden kann.
