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Acelerar la innovación mediante la optimización bayesiana

El vídeo grabado con JMP 19 se publicó en octubre de 2025.

La optimización bayesiana acelera la I+D industrial y reduce las barreras de entrada. Ahorra tiempo y recursos al aprender de los valores de respuesta observados y, al mismo tiempo, utiliza los objetivos del proyecto para recomendar la configuración que se debe probar a continuación.

Vea cómo utilizar las herramientas de optimización bayesiana de JMP Pro para superar las limitaciones del DOE tradicional, donde la ampliación se basa únicamente en el posicionamiento previo de los puntos experimentales y los criterios de optimalidad del espacio de diseño.

Varios estudios de caso muestran cómo:

• Comencemos con algunos datos.
• Definir el/los objetivo(s).
• Obtener modelo.
• Realizar una búsqueda para encontrar el/los siguiente(s) punto(s) de datos experimentales.
• Generar respuesta para nuevos datos, actualizar el modelo y repetir hasta que se esté satisfecho.

Recursos

• Predicción de la resistencia a la compresión del hormigón de alto rendimiento mediante redes neuronales artificiales
• Desarrollar una comprensión de la síntesis de soforolípidos mediante la aplicación de un modelo de diseño compuesto central
• Un flujo de trabajo para la optimización de la formulación de nanopartículas lipídicas (LNP) utilizando experimentos de procesos de mezcla diseñados y modelos de conjunto autovalidados (SVEM).

Modelado estadístico avanzadoRe: Acelerando la innovación mediante la optimización bayesiana

Excelente video. Es increíble ver que alguien del público pudo usarlo después de solo unos minutos.