La optimización bayesiana es un potente método estadístico que acelera el descubrimiento de moléculas, formulaciones, productos, envases y procesos, guiando de forma eficiente experimentos secuenciales. Esto la hace ideal para estudios costosos o que requieren mucho tiempo. Esta presentación muestra las aplicaciones de la optimización bayesiana de JMP para optimizar el diseño de productos y formulaciones. Presentamos un caso práctico complejo con más de 100 ingredientes de formulación y numerosas categorías de ingredientes, con restricciones tanto a nivel de categoría como de ingrediente. Al generar un conjunto de formulaciones candidatas que satisfacían estas complejas restricciones y, posteriormente, aplicar la optimización bayesiana de JMP, identificamos y confirmamos experimentalmente formulaciones candidatas mejoradas.
