Damien Perret, ricercatore e ricercatore, CEA
François Bergeret, statistico senior, Ippon Innovation
Carole Soual, capo statistico, Ippon Innovation
Isabelle Giboire, Isabelle, CEA
Il software JMP è stato inizialmente implementato presso CEA nel 2010 dai team di ricerca e sviluppo che sviluppano la formulazione del vetro nucleare. Nel corso degli anni, JMP è stato utilizzato per molteplici scopi, come la visualizzazione dei dati di domini di composizione altamente complessi, progetti di miscele ottimali e tecniche di apprendimento automatico per creare modelli predittivi proprietà-composizione. Più recentemente, JMP ci ha permesso di sviluppare metodologie molto innovative. Verranno presentati due casi studio. In primo luogo, mostreremo un approccio originale basato su un sottocampionamento automatico e intelligente dei dati, combinando tecniche di progettazione ottimale e diversi metodi predittivi in JMP e JMP Pro per creare modelli predittivi molto robusti e accurati. In secondo luogo, presenteremo uno straordinario vantaggio derivante dall'utilizzo della piattaforma di simulazione in cui una risposta è al di sotto del limite di rilevamento nella maggior parte dello spazio di progettazione.
