JMP 19を用いた複雑な制約を含む定式化のためのベイズ最適化（2026-EU-30MP-2816）多くの製品の製造には、複数の原料の混合やブレンドが伴います。これらの製品に最適な配合を見つけることは、特に配合条件が複雑な場合、困難で費用と時間がかかります。技術の進歩と競争の激化に伴い、高品質な新製品を迅速に開発する能力はますます重要になっています。
本稿では、JMPの様々なツール（新しいベイズ最適化プラットフォームを含む）を使用して、複雑な制約条件下における製剤研究の設計と分析を迅速化・改善し、競争優位性を獲得または維持する方法を解説します。従来の最小二乗法に基づくアプローチには多くの微妙な問題がありますが、ガウス過程モデルとベイズ最適化を用いることで、これらの問題はほぼ完全に回避できます。本稿では、サブミックスやミックスオブミックスに含まれる成分数の制限など、複雑な制約条件を含むケーススタディを取り上げます。
高度な統計モデリング予測モデリングと機械学習
