DOEのAI-経験/知識はありますか？こんにちは、JMPファンの皆さんから、次の実験を設計するためにAIを使用しているソフトウェアについて知っているかどうか尋ねられました。提供会社は、より優れた、より効率的な設計実験を構築できると述べています。彼は、このソフトウェアを探している内部グループに、他のプロフェッショナルソフトウェアでチャレンジするように依頼し、JMPを提案しました。そのため、あらゆる情報が役立ちます。（詳細を確認する必要があり、水曜日にこれに関する最初の電話があります）。
すでにこのタイプの研究やユースケースに出くわした人はいますか？少し調べたところ、2つのオーストリアの大学（ウィーンとインスブルック）がそれについていくつかの研究を行い、ある程度の成功を収めたようです。量子実験であったように、これはむしろシミュレートされた実験または組み合わせ実験であると思います。機械加工プロセスに関する声明がありましたが。これらは2018年初頭からのものでした（ https://www.uibk.ac.at/newsroom/artificial-agent-designs-quantum-experiments.html.en ）および2015（ https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-23838-8_3 ）。
フィードバックをありがとう。
マーティン
Re：AI for DOE-経験/知識はありますか？他に何もなければ、このスレッドは、シルビオの思考を取り上げるべきだということを示しています（ 提示されたプラハ）機会があればいつでも。彼は特定のケースの完全な説明（あなたが従う必要があるすべてのものを含む）を与えられましたが、私たちはもっと促進することができる非常に一般的なメッセージだと思います。FWIW、私は彼が私が見た中で最高のディスカバリー論文の1つだと思います、そしてもちろんP＆Gブランドはたくさんの価値があります。
Re：AI for DOE-経験/知識はありますか？しゅうおかげで、はい、私が見つけたリンクの記事は、これらの進化的（グローバル）最適化アルゴリズムのように振る舞うかもしれません。しかし、新しい情報を入手した後、シトリンはデザイン自体で何かを行うのではないかと疑っています。彼らは、新しい素材が持つべき目的に一致するデータベースで見つけた最高の素材を次のデザインに通知しようとしているようです。それにもかかわらず、将来これらの大学の研究からより多くを見るかもしれません。
Re：AI for DOE-経験/知識はありますか？新情報：
- 競争相手はシトリン情報学（ https://citrine.io/ ）、まったく新しいシリコンバレーの新興企業で、マーケティングと投球で非常に優れています。しかし、背後にある考え方は何らかの形で有効です。
- 彼らは、担当する目的に対応する最も可能性の高い材料を見つけるために使用する材料情報の巨大なデータベースを構築しているようです。私にとってこれは、P＆Gが独自に行ったものと、単純な製品/材料ではなく、知りたい特定の製品の化学組成に匹敵します。これにより、1つのサプライヤからより柔軟かつ独立した対応が可能になりました。彼らは他のPLS内で使用しました。
- また、彼らはより良い学習のために顧客からの実験でそのデータベースを構築しようとしているようです。誰もがそれに参加したいかどうかはわかりません。私のイノベーション実験の結果をデータベースに含めて、他の企業もより良いアルゴリズムを使用して、より良い材料の選択をするのが好きなら、おそらくリスク評価の問題でしょう。
- これはまだ反復的なプロセスであり、サービスを使用するコマーシャルはまだ実験を実施する必要がありますが、彼らが示唆する資料についてです。これは、Dyssonが彼の最初の製品（> 5000回の試行）で行ったような古典的なアプローチよりも優れているように見えますが、これにより、優れた設計計画を見つける負担が軽減されるとはまだ思われません。出発点。それでも、デザイン自体に何かを提案するかどうかという疑問があります。
- 興味深いことに、BASFにはパイロットが実行されています（ https://citrine.io/2018/06/21/basf-and-citrine-informatics-collaborate-to-use-artificial-intelligence-to-develop-new-catalyst-technology/ ）新しい環境触媒技術の開発を加速する。
- シトリンは最近ケルンで開催されたDECHEMA会議で講演しました。そこでは、ベルント、マフムード、アレックスも出席していました。そのため、材料や化学物質を扱っている他社から何かを聞いた場合は注意してください。
このスレッドを使用して、シトリンについて言及している顧客との会話から収集した情報をすべて追加することもできます（明確にするために、顧客がそれから聞いたかどうかを尋ねる場合-言及することで誇大広告を表示したくありません;） ）。
Lanxess（別の化学会社）でパイロットについての新しい洞察を得たので、お知らせし続けます。パイロットも行っているお客様がいる場合は、得られた知識もこのスレッドに追加してください。 私たちはおそらく挑戦を恐れる必要はありませんが、これは将来、彼らが将来により多くの関心を集め、私たちは顧客から挑戦されると信じているので助けになります。
Re：AI for DOE-経験/知識はありますか？また、Evolutionary OperationsまたはSimplex Optimization、DOEテクニックと非常によく似ており、最適な条件セットに進化します。アルゴリズムはより新しく、より強力かもしれませんが、それでも最適化への進化です。
Re：AI for DOE-経験/知識はありますか？Goodnightのプレイブックからページを引き出しましょう。顧客にとっての意味を「AI」で定義できますか。
「統計学習または人工学習」に言及している記事では、「設計マトリックスの最適化」のためのこれらの手法の使用について説明しています。全体的なDOEワークフロー（データマイニング+最適設計）はその説明に適合していると思います。現在の流行語を使用しないことを選択しました。
私はそこで間違っているかもしれませんが、それは記事に基づいて読んだ最初のパスです。
ベスト、
M
