실비오 미치오, 프록터 앤 갬블
수석 과학자
얼핏 보면 다단계 범주형 요인인 옵션을 테스트할 때 효율성과 모델 적용 가능성 영역을 높입니다.
예를 들어 다양한 원료 또는 제형 성분의 옵션을 테스트할 때 일반적으로 이를 A, B, C…와 같은 다단계 범주형 변수로 변경합니다. 실험에서. 따라서 최선의 옵션을 식별하려면 모든 옵션을 테스트해야 합니다. 이것의 결과는
- 시간이 많이 걸리는 물리적 테스트가 필요하며
- 결과 모델은 테스트된 옵션을 예측하는 데에만 적용 가능하지만 테스트되지 않은 옵션은 예측할 수 없습니다.
훨씬 더 효율적인 접근 방식은 각 옵션의 물리적/화학적 특성을 기반으로 실험을 설계하는 것입니다. 이것,
- 필요한 실험 조건의 수가 크게 줄어들고
- 이전에 테스트되지 않은 옵션을 예측할 수 있는 모델이 생성됩니다.
프레젠테이션에서는 다음 방법을 보여줍니다.
- 주요 구성 요소를 통해 옵션 속성을 설명하는 사용 가능한 정보를 압축합니다.
- 실험 계획법(Design of Experiments)을 기반으로 대표 원료를 테스트하기 위해 "상자의 모서리"를 선택합니다.
- PLS를 통해 데이터 모델링
- 전체적인 최적의 솔루션을 찾아보세요
- 계산된 최적 솔루션에 가장 가까운 물리적으로 사용 가능한 옵션을 식별합니다.
- 이 접근 방식의 효율성을 보여줍니다.
여기에 표시된 내용은 정량적 구조 – 활동 관계(QSAR)라고 불리는 화학계량학에서 일반적으로 사용되는 방법을 기반으로 합니다.
Silvio, 나는 당신의 강연에 참석했는데 정말 좋았습니다 !!! 임마누엘
