Ciao a tutti,
Ho avuto una telefonata con un cliente che si occupa di sviluppo di processi chimici (chimica organica, grande utilizzatore di DOE) il quale mi ha fatto una domanda a cui non ho saputo rispondere con sicurezza.
Vogliono chiudere il ciclo dell'ottimizzazione bayesiana: JMP suggerisce la successiva esecuzione o batch, il loro sistema esegue automaticamente l'esperimento, le risposte vengono reinserite nella tabella di JMP e JMP restituisce il suggerimento successivo. L'attivazione proverrebbe dalla loro applicazione.
Ho trovato la presentazione del Discovery Summit in cui JSL chiude il ciclo con un controllore PID ( Autotuning di un controllore PID tramite ottimizzazione bayesiana e JSL ), e so che Python può fungere da intermediario, quindi il concetto funziona chiaramente. Ciò di cui sono meno sicuro è quanto sia effettivamente difficile da realizzare nella pratica e quale sia la strada più sensata da consigliare:
- JSL gestisce il ciclo, con richieste HTTP in uscita verso il loro sistema.
- Python come livello di integrazione tra il loro backend e JMP
- Un'altra cosa a cui non ho pensato
Quindi, volevo chiederti:
- Qualcuno ha già ricevuto questa domanda? E come l'avete posta?
- Qualcuno ha un cliente che abbia effettivamente realizzato qualcosa del genere, anche solo parzialmente?
- Hai idea di quanto lavoro sia necessario, soprattutto per estrarre programmaticamente il batch selezionato dalla piattaforma invece di farlo manualmente tramite Make Table?
- JSL è la strada da seguire per indirizzare le persone, oppure esiste un modello più pulito?
Ho anche chiesto al cliente di inoltrare la domanda all'assistenza, ma volevo anche chiedere qui se avete avuto esperienze simili.
Grazie,
Manlio
