軽くてふわふわのカップケーキには、抗えない魅力があります！一見すると、この美味しいデザートはシンプルに見えますが、完璧なレシピを実現するには、何度も何度も試行錯誤を重ねる必要があることをパン職人たちは知っています。
以前、私は発酵のプロセスをマスターするのに苦労しました。カップケーキは、軽くてふわふわした食感を出すために、生地の中に空気泡を作る必要があります。これは通常、ベーキングパウダーを使う方法と、卵と砂糖を混ぜる方法の2つの方法で実現されます。
研究の課題:カップケーキの軽い品質を損なうことなく最大限に膨らませるために必要な、理想的な混合時間 (卵と砂糖) と最適なベーキングパウダーの量は何ですか?
ベーキングにベイズ最適化を使用するのはなぜですか?
ベイズ最適化を使う主な理由は、カップケーキを大量に焼くのは時間がかかるからです。ベイズ最適化は能動的な適応学習を用いるため、不要なテストを削減できる可能性があります。また、カップケーキは小さな変化にも反応します。従来の実験設計では、目標とする最適領域を「見落とす」可能性があります。
回答/目標
- 最大高さ（cm） : 2～6cm
- 最小重量（オンス） ：0.5～3オンス
要因
- 卵と砂糖の混ぜる時間（分） ：1～10分に制限
- ベーキングパウダー（オンス） ：0.01～0.15オンスに制限
この研究のレシピは、標準的なキッチンスケールで使用できるようにオンス単位に換算されました。ベーキングパウダーを除くすべての材料は一定に保たれました。
レシピ
| 卵 |
0.9オンス |
| バター |
1オンス |
| 牛乳 |
2.25オンス |
| 小麦粉 |
2.25オンス |
| ベーキングパウダー |
様々 （0.08オンス） |
| 塩 |
0.02オンス |
| 砂糖 |
1.5オンス |
手順
ハンドミキサーで卵と砂糖を混ぜ、JMP Proのベイズ最適化プラットフォームで決定された時間通りに混ぜます。次に、溶かしバター、牛乳、その他の材料を卵と砂糖に加えます。少量の材料を湿った混合物に加え、30秒以内に混ぜ合わせます。
カップケーキの皮に生地を2オンス入れ、天板に並べます。175℃のオーブンで25分焼きます。
カップケーキを天板から取り出し、標準定規を使って高さ（cm）を測ります。キッチンスケール（包装紙付き）を使って重さをオンスで測ります。
結果を記録し、次の試行を開始します。
調査結果
2回の初期実験を履歴データとして使用し、最適な混合時間とベーキングパウダーの量に到達するまでにベイズ最適化を6回繰り返しました。以下のデータ表をご覧ください。
ベイズ最適化による最良の反復実験：卵と砂糖を9分間混ぜ、ベーキングパウダーを0.12オンス加える。これらの量で実験を繰り返した結果、高さのあるカップケーキができたが、重量は軽減された。
The winner (with icing)!The winner (with icing)!The winner (with icing)!The winner (with icing)!The winner (with icing)!優勝者（アイシング付き）！
Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.Cupcakes from experimental runs. Notice the height differences, which are between 0.8-1.5 cm.実験的に作ったカップケーキ。高さの差が0.8～1.5cmあることに注目してください。
結論
ベーキングプロセスで避けられない測定の癖にもかかわらず、ベイズ最適化によって最終的に製造されたカップケーキは非常に美味しかったです:smiling_face_with_smiling_eyes:カップケーキは背が高くてふわふわで、誕生日パーティーにぴったりでした！
全体として、このベーキングセッションはカップケーキの高さを最大化し、重量を最小化するという目標を達成したため、「甘い」成功でした。このシンプルな例は、JMP Proにおけるベイズ最適化の無数の応用例の一つです。
データ駆動型の実験最適化の非常にシンプルで素晴らしい例です。気に入りました。
とても素晴らしくてシンプルなユースケースですね、 @bradley_bowen 、シェアしてくれてありがとう！
ベイズ最適化は反復的な性質を持つため、アルゴリズムのメカニズムと内部の仕組みをより良く理解するための美しいアニメーションによる視覚化を非常に簡単かつ迅速に実現できます。
私はあなたのデータセットを再現し、高さの反応の予測式を背景画像として、実験空間内でアルゴリズムが推奨したポイントを示すこのバブル プロットを作成しました。
また、追加されたポイントやより多くの情報によって予測される表面応答がどのように変化するか、または実験空間で予測される分散がどのように低減されるかを示すこともできます。
素晴らしい仕事ですね@bradley_bowenさん。ベイズ最適化がベーキングのような作業にも適用できることがわかってとてもうれしいです。
ビクターG - 視覚化のための素晴らしいヒントですね。そのアイデアを盗んでみようかな。:)
