Hola a todos,
Tuve una llamada con un cliente del sector de desarrollo de procesos químicos (química orgánica, usuario intensivo del Departamento de Energía de EE. UU.) que me hizo una pregunta a la que no pude responder con seguridad.
Quieren cerrar el ciclo de la optimización bayesiana: JMP sugiere la siguiente ejecución o lote, su sistema ejecuta el experimento automáticamente, las respuestas se reintroducen en la tabla de JMP y JMP devuelve la siguiente sugerencia. El desencadenante provendría de su propia aplicación.
Encontré la presentación de Discovery Summit donde JSL cierra el bucle con un controlador PID ( Sintonización automática de un controlador PID mediante optimización bayesiana y JSL. ), y sé que Python puede actuar como intermediario, así que el concepto funciona claramente. Lo que no tengo tan claro es cuán difícil es esto en la práctica y cuál es la ruta más sensata para recomendar:
- JSL controla el bucle, con solicitudes HTTP hacia su sistema.
- Python como capa de integración entre su backend y JMP.
- Otra cosa en la que no he pensado
Entonces, quería preguntarte:
- ¿A alguien más le han hecho esta pregunta antes? ¿Cómo la plantearon?
- ¿Alguien conoce a algún cliente que haya construido algo parecido, aunque sea parcialmente?
- ¿Tiene alguna idea del esfuerzo que implica, especialmente extraer programáticamente el lote seleccionado de la plataforma en lugar de hacerlo manualmente a través de Make Table?
- ¿Deberíamos orientar a la gente hacia JSL, o existe un patrón más claro?
También le he pedido al cliente que envíe la pregunta al servicio de soporte, pero también quería preguntar aquí si ustedes han tenido alguna experiencia similar.
Gracias,
Manlio
