巴斯夫和柏林工业大学（柏林工业大学）签署了一项在机器学习领域密切合作的协议。

总部位于柏林的机器学习联合实验室（BASLEARN）的合作目标是开发可行的新数学模型和算法，用于解决与化学相关的基本问题，例如，来自过程或量子化学。两家合作伙伴将在未来几年共同致力于实现这一目标stylechina.com。作为合作的重要组成部分，巴斯夫支持柏林工业大学机械学习教授兼柏林机器学习中心发言人KlausRobertMüller博士的研究工作，总计超过250万欧元未来五年。

研究染料的溶解度

机器学习的应用领域包括生物系统，材料和活性成分研究，实验室自动化和动态过程系统。联合研究工作将研究诸如复杂混合物或染料的溶解度以及预测催化剂老化过程等问题。“这可能听起来不是很复杂，但不幸的是它。例如，我们知道单个材料和简单混合物的溶解度。但是，当配方中有几种成分时，它是一个不同的故事，”Hergen博士说。 Schultze是巴斯夫研究小组“机器学习和人工智能”的负责人。

“我们使用的数据越多，学习模型的适应性越好，它就能越好地预测。反过来，我们在实验室的工作变得更有效率，我们可以更快地达到目标，”Schultze说。“数学模型可以当然还控制实验室机器人，从而进行实验，“Schultze补充说，引用另一个应用实例。因此，机器人可以接管例行任务或处理危险材料，例如，在反应堆清洁期间。