Molti problemi ingegneristici e scientifici implicano la ricerca delle migliori condizioni operative, riducendo al minimo il numero di esperimenti costosi o dispendiosi in termini di tempo. Questa sessione dimostra come l'ottimizzazione bayesiana in JMP Pro guidi in modo intelligente la sperimentazione, apprendendo dai risultati precedenti e suggerendo le condizioni sperimentali successive più informative. Utilizzando un esempio intuitivo di ottimizzazione della crescita delle piante, illustriamo come l'ottimizzazione bayesiana bilanci esplorazione e sfruttamento per ricercare in modo efficiente le condizioni ottimali senza testare esaustivamente ogni possibile combinazione. Questo flusso di lavoro pratico evidenzia come JMP Pro contribuisca a ridurre lo sforzo sperimentale, accelerare la scoperta, risparmiare risorse preziose e prendere decisioni sicure e basate sui dati in ambito ingegneristico, manifatturiero, agricolo, di sviluppo prodotto e di ricerca scientifica.
