智能迭代：AI 辅助釉料开发
陶艺家经常会遇到这样的挫折：釉料在桶里看起来效果很好，但在窑中烧制后却失败了。它可能会缩釉、开裂或显得暗淡无光。靠猜测来调整配方会浪费时间、材料和窑位。你可以利用 AI 将直觉转化为可重复的循环。这种方法能帮助你在管理安全性和成本的同时，找到你想要的精确表面效果。
釉料设计简报
“釉料设计简报”是一个在你动用计算器之前，记录下每一个决策的工具。该工具迫使你清晰地定义需求。你必须列出功能性需求，例如食品安全性和胎釉适配性。你还需要列出材料限制，以避免使用有毒或昂贵的成分。最后，你需要设定一个目标表面。例如，你的目标可能是具有 60% 反射率的光滑缎面效果。
完成这份简报后，AI 会将你信任的基础配方作为化学基准。然后，它每次只改变一个变量。如果你在不同的列中将助熔剂增加 1%、2% 或 3%，数据会显示出该变化的精确影响。这使得 AI 能够轻松建议实现目标的下一步操作。
应用场景
你从一个过于暗淡的哑光基底开始。你的简报要求实现具有 60% 反射率的缎面效果。AI 建议小幅增加助熔剂。你的第一次测试达到了 48% 的反射率。AI 观察到了这一趋势，并建议进行第二次增加。下一次测试达到了 61% 的反射率，完美达到了你的目标。
如何实施
定义与记录：填写包含所有限制条件和目标的“釉料设计简报”。输入你经过验证的基础配方。
生成与烧制：让 AI 提出单变量测试矩阵。调制釉料批次，烧制试片，并记录结果。
分析与迭代：将测量数据反馈给模型。AI 会更新简报并推荐下一次调整。
总结
釉料设计简报将模糊的愿望转化为可衡量的目标。
每次仅测试一种材料可以分离因果关系。
通过 AI 进行循环测试，可以帮助你在减少浪费的同时获得一致的结果。
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi