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在與客戶自身系統進行閉環的貝葉斯優化

大家好，

我與一位化學/製程開發客戶（有機化學，大量使用 DOE）通了電話，他問了一些我無法自信地回答的問題。

他們希望圍繞貝葉斯優化來建立一個閉環：JMP 建議下一次運行或批次，他們的系統自動運行實驗，將響應反饋到 JMP 表中，然後 JMP 返回下一個建議。觸發條件將來自他們自己的應用程式。

我找到了Discovery Summit上的一個演講，其中JSL使用PID控制器實現了閉環控制（ 使用貝葉斯優化和JSL自動調諧PID控制器），我知道Python可以作為中間層，所以這個概念顯然是可行的。我不太確定的是，這在實務上究竟有多難，以及哪一種方法才是更明智的選擇：

• JSL 驅動這個循環，向他們的系統發出 HTTP 請求。
• Python 作為其後端和 JMP 之間的整合層
• 還有一些我沒想到的

所以，我想問你：

1. 之前有人被問過這個問題嗎？你們是如何回答的？
2. 有沒有人有客戶實際搭建過類似的東西，就算只是部分搭建過？
3. 能否體會一下其中涉及的工作量，特別是透過程式設計方式從平台中提取選定的批次，而不是手動透過「生成表」進行操作？
4. JSL是我們應該引導人們走的路線嗎？還是有更清晰的模式？

我已經請客戶把問題發給客服，但我也想在這裡問你們有沒有遇過類似的情況。

謝謝，
曼利奧