Стартап Proven Skincare использует машинное обучение, чтобы определить, какие ингредиенты средств по уходу за кожей будут лучше работать на людях из разных стран, живущих в разном климате.
Клиенты, которые хотят заказать косметику в Proven Skincare, предоставляют данные — возраст, этническую принадлежность, адрес, образ жизни и проблемы кожи, которые нужно решить. На основе данных о месте проживания анализируется состояние окружающей среды, количество ультрафиолета, жесткость воды и другие особенности, которые влияют на состояние кожи — всего 27 факторов. Доступ к геолокации также позволяет исследователям корректировать составы продуктов в зависимости от сезонных погодных изменений.
Полученную информацию сравнивают с базой Skin Genome, созданной на основе данных 4000 исследований и 8 миллионов отзывов потребителей о косметических продуктах. Программа выбирает, какие ингредиенты из 20 000 в базе данных подойдут конкретному клиенту с его потребностями. Например, одни кислоты подходят для работы с гиперпигментацией на афро-американской и азиатской коже с высоким содержанием меланина, а другие лучше работают на светлой и чувствительной.
«По мере того, как наши клиенты и мы сами тестируем и используем продукты и делимся этими знаниями с базой данных, программа подбора работает точнее и лучше» — говорят основатели стартапа.
