DOE 的人工智慧 - 有什麼經驗/知識嗎？您好，一位客戶，也是 JMP 的粉絲，問我是否知道有一款使用 AI 來設計下一個實驗的軟體。提供產品的公司表示，他們可以建立更好、更有效率的設計實驗。他要求研究該軟體的內部團隊用其他專業軟體來挑戰它，並推薦了 JMP。因此任何資訊都會對此有所幫助。 （我知道我必須了解更多信息，並將在周三就此事進行第一次通話）。
有人已經遇到過這種類型的研究或用例嗎？我做了一些研究，似乎兩所奧地利大學（維也納和因斯布魯克）對此做了一些研究並取得了一些成功。由於是量子實驗，我想這更像是模擬或組合實驗。儘管有關於加工工藝的聲明。這些來自 2018 年初 ( https://www.uibk.ac.at/newsroom/artificial-agent-designs-quantum-experiments.html.en ) 和 2015 年 ( https://link.springer.com/chapter/10.1007 /978-3-319-23838-8_3 ）。
感謝您的任何反饋。
馬丁
回覆：能源部人工智慧 - 有任何經驗/知識嗎？如果不出意外的話，這條線索表明，只要有機會，我們就應該以西爾維奧的思想（在布拉格提出）為特色。他對具體案例進行了完整的描述（以及您需要遵循的所有內容），但我相信這是一個非常普遍的訊息，我們可以推廣更多。 FWIW，我認為他的論文是我見過的最好的 Discovery 論文之一，當然寶潔品牌非常有價值。
回覆：能源部人工智慧 - 有什麼經驗/知識嗎？@Dan_Obermiller謝謝，是的，我找到的連結中的文章可能會像這些進化（全局）優化演算法一樣。然而，在我獲得新資訊後，我懷疑 Citrine 對設計本身做了任何事情，似乎他們只是試圖用他們在資料庫中找到的與新材料應具有的目標相匹配的最佳材料來告知下一個設計。儘管如此，我們將來可能會從這些大學研究中看到更多。
回覆：能源部人工智慧 - 有什麼經驗/知識嗎？新的資訊：
也許我們也可以使用這個線程來添加我們從與客戶的對話中收集到的信息，其中他們提到了黃水晶（要明確的是，如果客戶詢問我們是否聽說過- 我們不想通過提及他們來炒作他們；） ）。
自從我對朗盛（另一家化學公司）的試點有了新的見解後，我會隨時通知您。如果您的客戶也在進行試點，請將您所獲得的知識也加入此主題。這對未來會有幫助，因為我相信他們會在未來引起更多的興趣，我們將受到客戶的挑戰，儘管我們可能不需要害怕挑戰。
回覆：能源部人工智慧 - 有任何經驗/知識嗎？它聽起來也與進化運算或單純形最佳化、DOE 技術非常相似，您可以在其中進化到一組最佳條件。這些演算法可能更新、更強大，但它仍然是一個最佳的演進過程。
回覆：能源部人工智慧 - 有任何經驗/知識嗎？讓我們從 Goodnight 的劇本中摘取一頁——您能為我們定義客戶所說的「人工智慧」意味著什麼嗎？
提到“統計或人工學習”的文章討論了使用這些技術來“優化設計矩陣”。我認為能源部的整體工作流程（資料探勘+最佳化設計）符合該描述。我們只是選擇不使用當前的流行語。
也許我錯了，但這是我根據文章閱讀的第一遍。
最好的，
中號
