IA para DOE: ¿alguna experiencia/conocimiento?Hola, un cliente y fanático de JMP, me preguntó si conocemos algún software que utilice IA para diseñar los próximos experimentos. La empresa oferente dice que pueden crear experimentos diseñados mejores y más eficientes. Le pidió al grupo interno que investigaba este software que lo desafiara con otro software profesional y sugirió JMP. Entonces cualquier información sería útil al respecto. (Sé que tengo que averiguar más y tendré una primera llamada sobre esto el miércoles).
¿Alguien se ha encontrado ya con este tipo de investigación o caso de uso? Investigué un poco y parece que dos universidades austriacas (Viena e Innsbruck) investigaron un poco al respecto y tuvieron cierto éxito. Como sucedió con los experimentos cuánticos, supongo que se trata más bien de un experimento simulado o combinatorio. Aunque hubo una declaración sobre los procesos de mecanizado. Estos fueron de principios de 2018 ( https://www.uibk.ac.at/newsroom/artificial-agent-designs-quantum-experiments.html.en ) y 2015 ( https://link.springer.com/chapter/10.1007 /978-3-319-23838-8_3 ).
Gracias por cualquier comentario.
Martín
Re: IA para DOE: ¿alguna experiencia/conocimiento?Al menos, este hilo muestra que deberíamos presentar el pensamiento de Silvio ( presentado en Praga) siempre que surja la oportunidad. Ha dado una descripción completa de un caso específico (con todo lo necesario para seguirlo), pero creo que es un mensaje muy general que podríamos promover más. FWIW, creo que el suyo fue uno de los mejores artículos de Discovery que he visto y, por supuesto, la marca P&G vale mucho.
Re: IA para DOE: ¿alguna experiencia/conocimiento?@Dan_Obermiller Gracias, sí, los artículos en los enlaces que encontré pueden actuar como estos algoritmos de optimización evolutivos (globales). Sin embargo, después de obtener nueva información, dudo que Citrine haga algo con el diseño en sí, parece que simplemente intentan informar el siguiente diseño con los mejores materiales que encontraron en su base de datos que coincidan con los objetivos que debería tener un nuevo material. Sin embargo, es posible que veamos más de estos estudios universitarios en el futuro.
Re: IA para DOE: ¿alguna experiencia/conocimiento?Nueva información:
- El competidor es Citrine Informatics ( https://citrine.io/ ), una nueva empresa de Silicon Valley que es muy buena en marketing y números. Sin embargo, la idea detrás es válida de alguna manera.
- Parece que construyen una enorme base de datos de información de materiales que utilizan para encontrar el material más probable que aborde el objetivo a cargo. Para mí, esto es algo comparable a lo que P&G hizo por su cuenta con la composición química de un determinado producto que querían saber en lugar de un producto/material simple. De este modo podrían reaccionar de forma mucho más flexible e independiente de un solo proveedor. Usaron dentro de otros PLS.
- También parece que están intentando construir esa base de datos con experimentos de los clientes para aprender mejor. No estoy seguro si todos quieren participar en eso. Probablemente sea una cuestión de evaluación de riesgos, si me gusta que los resultados de mis experimentos de innovación se incluyan en la base de datos para tener un mejor algoritmo que otras empresas también utilizan para elegir mejor los materiales.
- Este es todavía un proceso iterativo y las empresas que utilizan su servicio aún tienen que realizar experimentos, pero con los materiales que ofrecen. Esto parece ser mejor que algunos enfoques clásicos como lo que hizo Dysson con su primer producto (>5000 pruebas). Todavía dudo que esto reduzca la carga de encontrar un buen plan de diseño. La ventaja que puedo imaginar es que probablemente obtengan un mejor plan. punto de partida. Aún queda la pregunta si sugieren algo sobre el diseño en sí.
- Curiosamente, BASF tiene un piloto en ejecución ( https://citrine.io/2018/06/21/basf-and-citrine-informatics-collaborate-to-use-artificial-intelligence-to-develop-new-catalyst-technology/ ) acelerar el desarrollo de nuevas tecnologías de catalizadores medioambientales.
- Citrine habló recientemente en un congreso de DECHEMA en Colonia, donde también estuvieron presentes Bernd, Mahmoud y Alex, según me enteré. Así que tenga cuidado si escucha algo de otras empresas que se ocupan de materiales y productos químicos.
Podemos usar este hilo también para agregar información que todos recopilamos de conversaciones con clientes donde mencionan Citrine (para ser claros, si un cliente pregunta si hemos tenido noticias de eso, no queremos exagerarlo mencionándolo;) ).
Los mantendré informados ya que obtuve nuevos conocimientos sobre su piloto en Lanxess (otra empresa química). Si también tiene clientes que están realizando una prueba piloto, agregue también los conocimientos adquiridos a este hilo. Esto ayudará en el futuro, ya que creo que generarán más interés en el futuro y nuestros clientes nos desafiarán, aunque probablemente no debamos temer el desafío.
Re: IA para DOE: ¿alguna experiencia/conocimiento?También suena muy similar a Operaciones Evolutivas o Optimización Simplex, técnicas DOE en las que evolucionas hacia un conjunto óptimo de condiciones. Los algoritmos pueden ser más nuevos y más potentes, pero sigue siendo una evolución hacia un óptimo.
Re: IA para DOE: ¿alguna experiencia/conocimiento?Tomemos una página del libro de jugadas de Goodnight: ¿puede definir qué entiende el cliente por "IA" para nosotros?
El artículo que menciona "aprendizaje estadístico o artificial" analiza el uso de esas técnicas para la "optimización de la matriz de diseño". Yo diría que el flujo de trabajo holístico del DOE (minería de datos + diseño óptimo) se ajusta a esa descripción. Simplemente decidimos no utilizar las palabras de moda actuales.
Tal vez me equivoque allí, pero esa es mi primera lectura basada en los artículos.
Mejor,
METRO
