シルビオ・ミッチョ、プロクター＆ギャンブル
上級科学者
一見すると多階層カテゴリ因子であるオプションをテストする際の効率とモデルの適用範囲を拡大する
例えば、異なる原材料や配合成分の選択肢をテストする場合、実験ではそれらをA、B、C…といった多段階のカテゴリ変数として変化させるのが一般的です。したがって、最適な選択肢を特定するには、それらすべてをテストする必要があります。その結果、
- 時間のかかる物理的なテストが必要であり、
- 結果として得られるモデルは、テストされたオプションを予測するためにのみ適用可能であり、テストされていないオプションを予測することはできません。
より効率的なアプローチは、各選択肢の物理的/化学的特性に基づいて実験を設計することです。これは、
- 必要な実験条件の数が大幅に減少し、
- これまでテストされていないオプションを予測できるモデルが生成されます。
プレゼンテーションでは次の方法を説明します。
- 主成分を介してオプション特性を記述する利用可能な情報を圧縮する
- 実験計画法に基づいて代表的な原材料をテストするための「箱の角」を選択します。
- PLSでデータをモデル化する
- 全体的な最適解を見つける
- 計算された最適解に最も近い物理的に利用可能なオプションを特定する
- このアプローチの効率性を実証する
ここで示されている内容は、定量的構造活性相関 (QSAR) と呼ばれる、ケモメトリクスで一般的に使用される手法に基づいていることに注意してください。
