“初创企业Atolla利用AI制造个性化的护肤产品”

数据符合布鲁克林皮肤护理初创企业atolla的皮肤病学，由麻省理工学院的工程师发表。 该工程师应用机器学习算法修复问题皮肤。

该atolla皮肤卫生系统的原理是利用用户检测试剂盒测量自己皮肤的准确特征，特别是水合、油、ph值和吸收。

然后，根据皮肤的需要把精确校正的面部精华发给他们，按月更新配方。

atolla的联合创始人meghan maupin曾在麻省理工学院工作。 我在麻省理工学院工作。 当时，她利用软件的专业信息决定了能否改善皮肤。 。

我的皮肤很敏感，去麻省理工的时候，我发现自己解决了一系列新的皮肤问题，maupin说。 我不能理解为什么皮肤产生了问题，以及怎么处理。

为了处理这个问题，我意识到在世界上最好的地方用机器学习来处理这许多复杂的问题。

她与当时在麻省理工学院斯隆管理学院获得mba学位的数据科学家sid salvi和皮肤科医生ranella hirsch于年共同创立了atolla。

他们在纽约市麻省理工学院delta v夏季加速器开发了这个想法，并在第二年公布了成功资助的kickstarter活动。 现在，这家企业开始运营，在美国发送自己的皮肤健康包。

该试剂盒备有4个不同的测试带，用于测量客户面部的ph、油和水分含量。 有些液瓶可以测试其他配方对皮肤的吸收程度。

顾客不需要通过帖子发回结果，相反，他们用手机采用的条纹、atolla应用程序扫描结果。 被要求输入关于他们的生活习惯和环境的详细新闻。 这是atolla算法的所有素材。

这些算法最有效的可能是不仅利用顾客自身皮肤履历的发现内在力，还利用其他有类似问题的顾客的发现内在力来揭示它们的处理方案。 atolla拥有完善的疗效数据库。

atolla模型基于提供和获取客户数据和反馈，首席执行官salvi说: 这包括将皮肤健康的重要测量结果与扩展的皮肤病史和产品偏好相结合，制造出人们热衷采用的最有效的产品。

这家企业将过程比作手机屏幕的亮度如何根据周围环境自动调整。

客户重新测试皮肤，用应用程序更新生活习惯的变化，每月接收新的重新调整的血清。

这个产品比较了所有的性别，营销资料中有女性和男性。

护肤品市场目前发展迅速，美容影响者和在线论坛形成了以科学为中心的许多复杂惯例的趋势。

atolla距离设计机构seymourpowell梦寐以求的人工智能护肤品概念不远，去年被称为identit。 提出了顾客根据生活习惯数据每月发送护肤品和化妆包的世界。