fbpx
  • Стартап кастомизирует косметику по уходу за кожей с помощью машинного обучения

    средства по уходу за кожей

    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.