Hallo zusammen,
Ich hatte ein Telefonat mit einem Kunden aus dem Bereich der chemischen/prozesstechnischen Entwicklung (organische Chemie, intensiver DOE-Anwender), der eine Frage stellte, die ich nicht mit Sicherheit beantworten konnte.
Sie möchten den Kreislauf der Bayes'schen Optimierung schließen: JMP schlägt den nächsten Durchlauf oder Batch vor, ihr System führt das Experiment automatisch aus, die Ergebnisse werden in die JMP-Tabelle zurückgesendet, und JMP liefert den nächsten Vorschlag. Der Auslöser käme von ihrer eigenen Anwendung.
Ich habe die Präsentation auf dem Discovery Summit gefunden, in der JSL den Regelkreis mit einem PID-Regler schließt ( Automatische Optimierung eines PID-Reglers mittels Bayes'scher Optimierung und JSL ). Da ich weiß, dass Python als Vermittler fungieren kann, funktioniert das Konzept offensichtlich. Ich bin mir jedoch unsicher, wie schwierig dies in der Praxis tatsächlich ist und welcher Weg der sinnvollste ist.
- JSL steuert die Schleife, wobei HTTP-Anfragen an deren System gesendet werden.
- Python als Integrationsschicht zwischen ihrem Backend und JMP
- Etwas anderes, woran ich noch nicht gedacht habe
Deshalb wollte ich Sie fragen:
- Wurde diese Frage schon einmal gestellt, und wie haben Sie sie formuliert?
- Kennt jemand einen Kunden, der so etwas tatsächlich schon einmal, auch nur teilweise, gebaut hat?
- Kann man den damit verbundenen Aufwand erahnen, insbesondere für das programmatische Abrufen des ausgewählten Batches aus der Plattform anstatt für die manuelle Vorgehensweise über „Tabelle erstellen“?
- Ist JSL der Weg, in den wir die Leute lenken sollten, oder gibt es ein klareres Muster?
Ich habe den Kunden auch gebeten, die Frage an den Support zu senden, wollte aber auch hier nachfragen, ob Sie damit bereits Erfahrungen gemacht haben.
Danke,
Manlio
