Damien Perret, F&E-Wissenschaftler, CEA
François Bergeret, Leitender Statistiker, Ippon Innovation
Carole Soual, Chefstatistikerin, Ippon Innovation
Isabelle Giboire, Isabelle, CEA
Die JMP-Software wurde ursprünglich 2010 bei CEA von F&E-Teams implementiert, die Nuklearglasformulierungen entwickeln. Im Laufe der Jahre wurde JMP für verschiedene Zwecke verwendet, z. B. Datenvisualisierung hochkomplexer Zusammensetzungsdomänen, optimale Mischungsdesigns und maschinelle Lerntechniken zur Erstellung von Eigenschaft-zu-Zusammensetzung-Vorhersagemodellen. In jüngerer Zeit ermöglichte uns JMP die Entwicklung sehr innovativer Methoden. Es werden zwei Fallstudien vorgestellt. Zunächst zeigen wir einen originellen Ansatz, der auf einer automatischen und intelligenten Unterabtastung der Daten basiert und Techniken optimaler Designs und mehrere Vorhersagemethoden in JMP und JMP Pro kombiniert, um sehr robuste und genaue Vorhersagemodelle zu erstellen. Zweitens stellen wir einen erstaunlichen Vorteil der Verwendung der Simulationsplattform vor, bei der eine Reaktion im größten Teil des Designraums unter der Nachweisgrenze liegt.
