TECNOLOGÍA 38 ocurran. Esta capacidad predictiva no solo mejora la durabilidad de los recubrimientos, sino que también reduce significativamente los costes operativos y mejora la eficiencia del proceso de producción. En conclusión, la IA ha entrado en la industria de las pinturas, ofreciendo nuevas oportunidades para mejorar la calidad, sostenibilidad y rentabilidad de los productos. A medida que estas tecnologías continúan evolucionando, el futuro de los recubrimientos parece cada vez más prometedor, con soluciones que no solo satisfacen las necesidades actuales, sino que también anticipan los desafíos del mañana. Sin embargo, pienso que son necesarias unas condiciones previas para el empleo de las herramientas comentadas en el artículo: BIBLIOGRAFÍA • Leveraging Big Data, Artificial Intelligence, and Machine Learning in the Coatings Industry. Business Market Trends American Association. Coatings Tech, Vol. 16, No. 9, September 2019. • AI in Paints and Coatings Industry (July 2023). https://www.datatobiz.com/blog/ai-in-paintsand-coatings-industry • Application of artificial neural networks throughout the entire life cycle of coatings: A comprehensive review. Ning, Z., Zhao, X., Fan, L., Peng, Z., Ma, F., Jin, Z., Deng, J., & Duan, J. Progress in Organic Coatings, 189, 203, (2024). • Digital advancements in smart materials design and multifunctional coating manufacturing, Jaya Verma, A.S. Khanna, Physics Open 14 (2023) 100133. • New Company Leverages Power of AI to Support the Coating Industry. Focus on powder coatings. October 2021. • World-first AI process control cooperation for powder coating lines. Focus on powder coatings. March 2022. • AkzoNobel Powder Coatings partners with CoatingAI to develop an AI-based software. Focus on powder coatings. January 2024. • Application of artificial neural networks throughout the entire life cycle of coatings: A comprehensive review, Zenglei Ning, Xia Zhao, Liang Fan, Zhongbo Peng, Fubin Ma, Zuquan Jin, Junying Deng, Jizhou Duan, Baorong Hou, Progress in Organic Coatings 189 (2024) 108279. • How to Implement AI in the Coating Industry, Ralph Zoontjens. PCI Magazine. https://www.pcimag. com/articles/109806-how-to-implement-ai-inthe-coating-industry • Is AI the Catalyst for Growth in Coatings? Emily Newton, PCI Magazine. https://www.pcimag.com/ articles/112048-is-ai-the-catalyst-for-growth-incoatings • Development of anticorrosive pigments by EIS and ACET. A general correlation model with NSS results. J. Suay, M.J. Gimeno, J. Gracenea, S. Chamorro, R. March, Esther Oro, Patricia Pérez. AETOC 2013 workshop: Application of Electrochemical Techniques to Organic Coatings. 24-27 de abril de 2013. Emmetten (Switzerland). • Prediction of salt spray test results of micro arc oxidation coatings on AA2024 alloys by combination of accelerated electrochemical test and artificial neural network, Alexandre Finke, Julien Escobar b, Julien Munoz b, Mikael Petit, Surface & Coatings Technology 421 (2021), 127370. 1. Bases datos adquiridos previamente (muchas veces durante años) y bien estructurados para poder abastecer los algoritmos a generar mediante inteligencia artificial. 2. Personal técnico especializado capaz de discriminar los resultados anómalos generados por la IA y que en algunos casos podrían dirigir erróneamente los algoritmos generados. 3. Personalización de las herramientas existentes con ayuda de consultoras especializadas. 4. Intuición para que los problemas y acciones no contemplados en los algoritmos se puedan detectar y etiquetar para poder implementarse. Como consultor en investigación y desarrollo que soy, con 25 años de experiencia en tareas de desarrollo, formulación, aplicación, ensayos y prescripción de recubrimientos y pinturas, entiendo la IA como un apoyo a todos los que trabajamos en el desarrollo, aplicación e inspección de recubrimientos. De hecho, la utilización que pretendo hacer de la misma es para que mi trabajo sea más eficiente y consistente. Para el estudio del estado del arte se han utilizado las bases de datos multidisciplinares SCOPUS, ScienceDirect, Google y ESPACENET para el caso de las patentes. Para el análisis de los diferentes documentos y la estructuración de la información se han utilizado las herramienta ChatPDF y ChatGPT.n
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