根據美國 IBM公司關于如何將 AI（人工智能技術）應用到產品生產過程（特別是香水）的一項研究項目IBM Research AI for Product Composition的結果顯示，AI 能快速、精確地習得一些曾經困擾調香師長達十年甚至更長時間的技術。
該項目的首席研究科學家Richard Goodwin及他的研究團隊聯合香精生產商Symrise共同研發了一款 AI香水系統Philyra，該系統能學習配方、原料、歷史成功數據和行業趨勢等，為調香師提供各方面技術的支持，從而大大節約調配香水的時間。 該項目基于 IBM此前應用 AI技術的研究成果匹配各種香味，憑借先進的機器學習算法梳理大量的配方和原料數據，結合此次項目中的最新成果開發全新的香水配方，挖掘全球香水市場的深層潛力。
Philyra 的算法涵蓋了四個主要類別：
配方中原料的補充或替代品
原料用量
人對香味的反應
香味的新奇度
AI 輔助調香技術可應用的領域非常廣泛，包括：高級香水、家庭護理香氛、美妝護膚產品。這些類別的產品都需要不同香精家族（比如花香、果香、木香調）特別的香味調配組成，特別是高級香水堪稱是香精的藝術作品。AI分析所得的數據可應用到針對特定市場、特定消費人群開發的香水，比如南美和北美，千禧一代和他們的長輩們在香水偏好上都有差異。
Symrise 憑借 Philyra 系統成功設計了兩款香水，產品預計在明年夏天開始銷售。在正式推向市場前，一位人類調香師還是會對來自 AI 的香水最初的配方進行微調，確保香水在使用者皮膚上的留香時間能更持久。
令人愉悅的香味存在于人們生活的各個細節之中。一旦 Philyra 算法不斷完善后，該系統不僅可應用在高級香水的調配上，還可以普及到洗衣粉、洗發水乃至日常的所有美妝和清潔日化產品的設計生產中。
Richard Goodwin 評論：“數百年來，人們始終都在探索如何結合’藝術’和’科學’的方法設計完美的香水。”而如今憑借 AI的輔助，人類調香師只需專注于他們擅長的“藝術”部分，“科學”的部分只需交給算法系統，兩者的結合大大提高了調配的效率。
作為人工智能行業的先行者，IBM 在幾年前就開始嘗試將AI技術應用到時尚行業的趨勢預測上。其推出的 IBM Watson 人工智能系統可以模擬一位時尚界資深人士，通過分析運算得出一份綜合時尚趨勢報告，輔助設計師的工作。