ユニリーバは計算が失敗した後にノズルを育種した

ユニリーバの洗剤製造プロセスでは、沸騰した高圧の化学スラリーを噴霧ノズルに通して洗剤顆粒を製造していたが、ノズルは頻繁に詰まり、顆粒のサイズも不均一で、これが長年の生産上の問題であった。同社が最初に取ったアプローチは当然のものだった。すなわち、流体力学の数学者を招き、物理の第一原理から理論的に最適なノズル形状を計算させることだった。

この専門家による計算アプローチは失敗した。数学的に導かれた最適設計は実際には依然として詰まりを起こした。ノズル内部の実際の流体力学は複雑すぎて、扱いやすい計算で完全に捉えることができなかったからである。ユニリーバは理論モデルの改良を続ける代わりに、同じ問題を別の種類の専門家、すなわち生物学者たちに託した。彼らは方程式を一切使わずにこの問題に取り組んだ。

生物学者たちはノズル設計を計算ではなく進化のプロセスとして扱った。既存のノズルから出発し、10個のランダムな変異を生成し、その10個すべてを実際の詰まりと顆粒の均一性の問題に対して試験し、最も性能の良い変異体を残し、その勝者からさらに10個の新しいランダムな変異を生成し、このサイクルを45世代にわたって繰り返した。

代わりにノズルを育種した。10個のランダムな変異体を生成し、実際の詰まりに対して試験し、最良のものを残し、45世代繰り返すことで、誰も説明できない解決策に到達した。

数学的モデルでは実際の流体力学を捉えられず、計算による設計は依然として詰まりを起こした。

ランダムな変異体を実際の問題に対して試験することで、直接的な経験的フィードバックが得られた。

反復的な選択と変異により、いかなる計算でも導き出せない設計に収束した。

このプロセスは、勝ち残った設計がなぜ機能するのかを理解することを必要とせず、その性能を測定することだけを必要とした。

複雑な問題で第一原理からの計算が失敗したときは、進化的探索に切り替える。変異体を生成し、現実に対して試験し、最良のものを選択し、繰り返す。

45世代と449個の失敗した変異体を経て、このプロセスは元の設計よりも100倍以上効率的なノズル設計に収束した。詰まりを確実に回避し、均一な顆粒を生産した。ただし、その結果得られた形状は非常に奇妙で、チームの誰も、流体力学の専門家たちが計算した数学的に「最適」な設計よりもなぜ優れているのかを物理的に完全に説明することはできなかった。