Lubrizol aposta em inteligência artificial para acelerar inovação química

Enquanto empresas buscam acelerar a inovação com inteligência artificial, computação em nuvem e modelagem avançada, o principal desafio continua sendo conectar essas novas tecnologias a dados confiáveis, conhecimento científico e à realidade prática de comercializar produtos. Para a fabricante de especialidades químicas Lubrizol, a transformação digital consiste em fornecer aos pesquisadores ferramentas para testar ideias com mais rapidez, tomar decisões mais assertivas e desenvolver materiais sustentáveis sem abrir mão da performance.

Girish Rao, vice-presidente de tecnologia da informação da empresa, afirma que a companhia está construindo uma fundação digital que une processos de negócios, plataformas modernas de dados e infraestrutura em nuvem para apoiar suas equipes de pesquisa e desenvolvimento (P&D). O objetivo é combinar décadas de dados técnicos acumulados com a profunda experiência de químicos e engenheiros que compreendem tanto as necessidades dos clientes quanto as restrições físicas de seu trabalho. Cientistas de dados ajudam a identificar padrões, testar novas hipóteses e modelar possibilidades antes que os pesquisadores realizem experimentos físicos. No entanto, Rao enfatiza: “it’s not about replacing scientific judgment; it is about giving our scientists better tools.”

Colaboração e equipes multidisciplinares

Cientistas, cientistas de dados e equipes de TI encaram os problemas a partir de perspectivas distintas, priorizando, respectivamente, a validade experimental, o desempenho de modelos, além da segurança e escalabilidade das plataformas. Ao unir esses grupos em “equipes de fusão”, a Lubrizol os alinha em torno de objetivos compartilhados, começando com pequenos projetos piloto para construir confiança.

“Once the trust is built between the team members and they know what value they’re about to create,” Rao diz, “things go a lot better.” A infraestrutura em nuvem também oferece à companhia a flexibilidade de acessar recursos computacionais e ferramentas modernas sem a necessidade de realizar os investimentos expressivos exigidos para construir e manter data centers próprios.

Foco em sustentabilidade e desafios futuros

Esses recursos podem se mostrar especialmente valiosos para o avanço da sustentabilidade. A modelagem digital auxilia os pesquisadores a avaliar um número maior de formulações, explorar materiais como alternativas à base de amido e milho, e ponderar compensações ao longo do ciclo de vida de um produto. Prometer um material em laboratório representa apenas o primeiro passo. Escalar a produção mantendo expectativas de desempenho, exigências regulatórias e restrições financeiras ainda é um ato de equilíbrio, mas a capacidade da inteligência artificial de modelar múltiplas variáveis pode ajudar as equipes a lidar com essas demandas concorrentes.

Para o futuro, Rao projeta que IA, automação, modelagem avançada, gêmeos digitais e dados conectados convergirão à medida que os laboratórios se tornarem mais inteligentes e as fábricas mais eficientes. A oportunidade, segundo ele, reside em integrar essas capacidades de maneira responsável e em escala. “It’s not just a single technology. I think it’s the combination of all of these, and it’ll be the ability to connect all these processes that are going to generate tremendous amounts of data.”