CN114008714B 用于产生产品的系统和方法 （高露洁-棕榄公司）

2021.12.21PCT/US2020/0701112020.06.03WO2020/264547EN2020.12.30WO2009053137A2,2009.04.30products.Computersand公开一种用于产生产品的系统、设备和/或接收所述样本化学组合物的性质的值和与所述样本化学组合物的所述性质的所述值有关的特征。将所述样本化学组合物的所述性质的所述有关的所述特征以及所述样本化学组合物的所所述值有关的特征和所述所考虑化学组合物的身份来确定所述所考虑化学组合物的所述性质2(b)接收所述样本化学组合物的性质的值，所述样本化学组合物的所述性质受所述样性质的所述值经由所述样本化学组合物的实验测量或所述样本化学组合物的热力学计算中的至少一者来识别；(c)将所述样本化学组合物的所述性质的所述值以及所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值输入到机器学习模型中；对多个样本化学组合物重复步骤(d)经由所述模型，基于所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值来确定所其中所述所考虑化学组合物的所述性质受所述所考虑化学组合物的所述成分中的至其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合物2.根据权利要求1所述的方法，其中所述身份包含所述样本化学组合物的所述成分的3.根据权利要求1所述的方法，其中所述监督学习方法包含决策树规则、随机森林规4.根据权利要求1所述的方法，其中所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值与所5.根据权利要求2所述的方法，其中所述样本化学组合物的所述成分的所述身份和所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值存储在数6.根据权利要求1所述的方法，其中对于所述样本化学组合物和所述所考虑化学组合7.根据权利要求6所述的方法，其中所述定性类别包含成分功能或成分分类中的至少8.根据权利要求6或7所述的方法，其中所述定3[0002]本申请要求2019年11月4日提交的美国非临时申请序列号16/672,922的优先权权益，所述美国非临时申请是2019年6月25日提交的美国非临时申请序列号16/452,214的延学组合物的性质的值可能由于组合物内的成分的需要更少时间和/或更少复杂性的方式确定化学组合物的性质的值的述性质的所述值有关的所述特征以及所述样本化学组合物的所述身份输入到机器学习模关注特性的所述样本化学组合物中的每一者，将所述样本化学组合物的性质的值以及(1)所述样本化学组合物的所述身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性份或所述所考虑化学组合物的所述成分的化学信息性质的值来确定所述所考虑化学组合4及(1)所述样本化学组合物的所述身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者来所述所考虑化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作化性质的所述值输入到模型中。可以将所述样本化学组合物的所述身份和/或所述样本化物的身份和/或所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值。所述所考虑化学组合物的所述所考虑理化性质可受所述所考虑化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作互作用影响的性质的值。对于具有所述所关注特性的所述样本化学组合物中的每一者(例学组合物的所述身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值所考虑化学组合物的至少两种成分的相互作学组合物的所述化学信息性质的值和所述样本化学组合物的所述训练化学性质的所述值5述学习模型和/或基于所述所考虑化学性质的所述值确定具有所述所考虑化学性质的所述化学组合物的所述性质的所述值相关联的所述拟合参数值和/或(1)所述样本化学组合物的所述身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值中的至少值可以基于(1)所述所考虑化学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学如基于(1)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值或(2)所述所考虑化学组合的所述性质可受所述所考虑化学组合物的所述成分中的至少两者的相互作所述组分的所述预定义特性的所述值和所述第一组合物的所述性质的所述值来训练学习述成分中的所述相应一者相关联的所述化学信息性质的所述值中的至少一者来确定所述6化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者以及所述化学组合物的性质的值来化学组合物的所述性质的所述值以及(1)所述样本组合物的身份或(2)所述样本化学组合物的所述成分的所述化学信息性质的所述值中的至少一者来训练模型以确定所述所考虑化学组合物的所述性质的所述值。所述模型可被配置成基于(1)所述所考虑化学组合物的身份或(2)所述所考虑化学组合物的成分的化学信息性质的值中的至少一者来确定所述所7处理和通信系统或用于实践那些过程的计算机系统)的形式体现。本发明还可以体现于非8或多种成分组成的化学组合物。个人护理产品可包括包含口腔护理组合物的口腔护理产[0045]图1A示出与一种或多种组合物相关联的实例数据的表。组合物可以是化学组合[0047]图1B所提供的实例数据可与对例如个人护理产品、食品和/或药物等产品的感知[0048]产品(例如，个人护理产品)的一个或多个消费者和/或用户可以基于消费者关于9临床结果和时间段可与个人护理产品有关，但可针对除个人护理产品之外的化学组合物，相关联的数据可包括形成产品的化学组合物中的一者或多者是否影响产品的相变的动力[0057]例如个人护理产品200的产品可以与唯一数字212a相关联，所述唯一数字可以由化性质可以与个人护理产品的化学组合物的物理性质[0058]性质212b可以是个人护理产品的pH值和/或一条或多条其它数据，例如本文提供[0061]如本文所述，个人护理产品的性质212b可能受形成例如个人护理产品200、食品和/或药物等产品的化学组合物的成分中的一者或多者的相互作用影响。性质212b的实例始时(例如，当氟含量在1400ppm时)和/或在牙膏的保质期结束时(例如，当氟含量在感知个人护理产品。例如，临床和/或消费者试验可以确定消费者对个人护理产品的颜色成个人护理产品的化学组合物的百分比有关。例如，如图2B所示，成分去矿物质水包含用途和/或目的而言可能需要在药学上和/或美容上是可接受的。预期用途和/或目的可以[0070]形成个人护理产品的化学组合物可含有治疗活性材料，所述治疗活性材料可(例[0072]形成个人护理产品的化学组合物可(例如，仅可)在一段时间内表现出美学外其中所含颗粒的折射率匹配来识别产生透明产品所需的成分的类型或量。在一些实施例[0073]形成个人护理产品的化学组合物可以表现出消费者感知的一个或多个属性。例将新成分与化学组合物组合或从化学组合物中去除成分，化学组合物的性质的值可以改[0075]如本文所述，可以确定形成例如个人护理产品等产品的化学组合物的性质的性可包括形成个人护理产品的化学组合物的身份、形成个人护理产品的化学组合物的成性质的值已被存储在数据库中之后从数据库中检索所述实验测量的性质的值来识别化学的理化性质的值可以经由理化性质的热力学计关的特征和性质的值之间的关联单独地和/或结合其它关联输入到模型中。可以将化学组虑化学组合物)的性质的值输入到机器学习模型中，则机器学习模型可以基于化学组合物多个不同的值排列输入到机器学习模型中和/或从机器学习模型输出一个或多个不同的值排列。350可包括用于接收、存储和/或提供数据的一个或多个数据库和/或用于处理由一个或多的分析测试值)的一个或多个数据库。样本化学组合物的性质可受样本化学组合物的两种[0097]图4是示出经由如本文所述的机器学习规则预测化学组合物信息的其它实例步骤确定与化学组合物的性质的值有关的特征与化学组合物的性质的值之间关联值和/或与性质的值有关的特征。可以使用经过训练的机器学习模型来例如基于化学身份和/或与性质的值有关的特征来确定化学组合物(例如，所考虑化学组合物)的性质的值。机器学习模型可以基于化学组合物的性质的值和/或与性质的值有关的特征等来确定回的pH值与实际(例如，实际测量的)pH值进行比较。如果确定性质的值与期望值相同(例品)发展。实体可以使用输入到机器学习模型中的成分来产生具有性质的期望值的化学组[0104]系统500包括用户装置502，所述用户装置被配置成经由网络520连接到性质建模GPU510允许用户界面504与用户交互。例如，可执行指令可以允许用户界面(经由显示器[0108]CPU508和/或GPU510可以被配置成与存储器506通信以将数据存储到存储器506在图5中示为在用户装置502的内部，但在其它实例中，图像捕获装置514可以在用户装置图像捕获装置514可以实施为耦合到用户装置502并被配置成与用户装置502通信的网络摄到用户装置502中。化学组合物信息可以传送到化学性质建模装置602和/或从所述化学性质建模装置传送，如图5所示。在化学性质建模装置602具有与化学组合物有关的信息(例回关于化学组合物的信息。例如，化学性质建模装置602可以提供化学组合物的性质的值装置502可以将信息传输到化学性质建模装置其中通过机器学习规则来确定化学组合物的身份的化学组合物可被称为所考虑化学组合值传送到化学性质建模装置602，将临床试验和/或临床结果值传送到化学性质建模装置[0115]用户可以将一种或多种性质的一个或多个值传送到化学性质建模装置602。用户可以将与一种或多种性质有关的一个或多个特征传送到化学性质建模装置602。可以例如在同时或在不同时间将性质的值和与性质有关的特征传送到化学性质建模装置602。可以将性质的值和与性质有关的特征之间的关系的指示传送到化学性质建模装对应的性质值(例如临床试验和/或临床结果数据)传送到化学性质建模装置602，和/或可以将一个或多个额外数据集传送到化学性质建模装置602。额外数据集可以是与性质数据[0117]用户可以将组合物的身份(例如，组合物的成分)和组合物的性质(例如，牙齿美[0119]用户可以将化学组合物的身份和与例如氟的化学组合物有关的性质的值传送到物的保质期的开始、化学组合物的保质期的结束和/或它们之间的一个或多个时间段。例模装置602通信。一个或多个训练装置650可以向化学性质建模装置602提供例如训练化学[0126]训练装置650可以提供与化学组合物有关的信息，其包括化学组合物的身份(例650提供的信息可以基于使用例如化学组合物的热力学计算等数学计算确定的化学组合物可以包括易失性(例如，随机存取存储器(RAM))或非易失性存储器(例如，带备用电池的[0129]界面616可以被配置成与化学性质建模装置602内部或外部的一个或多个装置介[0130]装置(例如，用户装置502和/或化学性质建模装置602)可以经由训练装置650和/习规则。化学性质引擎630可包括用于确定(例如预测)关于化学组合物的信息的模型(例型和/或由模型提供的用于训练模型的信息可以与化学组合物(例如，样本化学组合物)有[0134]化学性质引擎630可以在分析与任务有关的更多数据时提高其执行任务的能力。化学组合物的身份信息来预测化学组合物的性质的值。任务可以是基于身份信息和/或与性质有关的特征来预测化学组合物的性质的值。任务可以是基于化学组合物的性质的值化学组合物的众多信息和与化学组合物的身份有关的信息的而提供对化学组合物性质的习)与特定性质值相关联的对象的属性或特性。这一学习接着可用于预测性质或预测其它[0136]形成个人护理产品的化学组合物(和/或化学组合物的一种或多种成分)可基于产则之前对一种或多种化学组合物(和/或化学组合物中的一种或多种成分)进行识别和/或630来确定在一个或多个时间段内的牙齿美白临床研究的结果机器学习模型)之后，可以使用化学性质引擎630来确定与用于训练化学性质引擎630的参不同参数可以彼此具有关系。不同参数之间的关系可以允许化学性质引擎630预测不同参的关系可以允许化学性质引擎630基于pH训练数据预测可溶性个人护理产品)的制造商可能需要证明产品(例如，个人护理产品)在产品的整个保质期内[0146]可以基于功能和/或分类来选择训练数据中包括的信息并和/或将所述信息输入[0157]数据902可包括化学组合物的性质的值904。性质的值904可能受一种或多种成分组合物)的成分和性质的相关联值输入到化学性质引擎630中。化学性质引擎630可以提供[0160]图9B示出用于使用化学性质引擎630确定与化学组合物有关的信息的实例数据合物的性质的一个或多个值904和/或与化学组合物的性质有关的特征化学性质引擎630确定)化学组合物的性质的值904和/或与化学组合物的性质有关的特征学性质引擎630中，并且可以将与化学组合物的一种或多种性质有关的一个或多个特征输学组合物的成分的身份和/或与化学组合物的性质的值有关的特征等来预测化学组合物的化学组合物的一种或多种成分的相互作用影响)和/或受与化学组合物的性质有关的特征[0166]图9C示出用于经由化学性质引擎630确定化学组合物的身份的实例数据930的框[0168]例如，可以将化学组合物的性质的值904和/或与性质有关的特征的值906输入到化学性质引擎630)的实例图形用户界面(GUI)。GUI可以显示在一个或多个装置上。例如，制1012中用于训练化学性质引擎630的一个或多个的化学组合物的成分1016a、化学组合物的性质的值1016b、和/或与性质相关的特征的值502)等选择数据和/或将数据输入到化学性质用某些化学组合物的化学组合物名称、性质的值和/或与性质的值有关的特征的值等来训建模装置602内的化学性质引擎630)的数据的实例图形用户界面(GUI)。GUI可以显示在一合物的性质有关的特征的值。输入机制1112可以允许用户将待确定的性质的值定义为pH、[0178]在用户选择用户期望化学性质引擎630确定的数据之后，用户可以输入与期望数期望输入到化学性质引擎630中例如以确定化学组合物的性质的值的数据。要输入到化学性质相关的特征的一个或多个值输入到化学性质引擎630中，以确定产品的性质的一个或[0179]在用户选择用户期望确定的数据(1112)和用户想要用来确定个人护理产品的值处输入数据。提示1120指示用户已选择输入化学组合物的成分(以确定化学组合物的性质用户可以选择文件以提供成分信息(经由浏览按钮1122)。尽管图11C示出用于输入数据的[0186]在训练机器学习模型之后，机器学习模型可以确定化学组合物的一个或多个[0188]图13是基于化学组合物的身份和/或与性质有关的特征确定(例如，预测)化学组学习模型中以训练机器学习模型。机器学习模型可以对化学组合物的一种或多种性质的个值和/或与性质有关的特征的一个或多个值。机器学习模型可响应于接收到一条或多条虑化学组合物的化学信息值等)输入到机器学习模型中。可以将与性质有关的特征(例如，[0197]本文描述的系统可以使用任何可用的计算机系统和设想用于已知和稍后开发的发明的精神和范围应当广义地解释为如所附权利要求