次の 2 つの記事に示されているように、ベイジアン アプローチに基づく実験の反復設計の開発に関心が集まっています。
-シールズ、BJ、 スティーブンス、J. 李、J.、 パラスラム、M.、 ダマニ、F.、 ジ・アルバラード M.、 ... & AG ドイル (2021)。 化学合成のツールとしてのベイジアン反応の最適化。自然、 590 (7844)、89-96。
-緑の丘。、 ラナ、S. グプタ、S. ベランキ、P. & Venkatesh、S. (2020)。 適応実験計画のためのベイジアン最適化: レビュー。IEEE アクセス、 8 、13937-13948。
このアプローチを実装するには、JMP アドインを使用できます ( https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Bayesian-optimization-add-in/ta-p/496785 ）。 残念ながら、アドインには次のようないくつかの重要な機能が欠けています。
- いくつかのモデル タイプの使用 (特にブートストラップ フォレスト)
- 離散変数の管理
- 実験的制約の管理
- 反復ごとに複数の実験を実行する可能性
このようなプラットフォームを利用できることは、特に新しい材料の設計のための探索的研究の分野で非常に高く評価され、有用です。
