TIME TO INNOVATE

Seminario in diretta streaming

DOE e ottimizzazione bayesiana nella pratica

Data: 19 novembre 2026
Ora: 11:00–12:00 CET
Durata: 1 ora
Luogo: online (Zoom)
Iscrizione: gratuita

Comprendere sistemi complessi con meno esperimenti, ma più informativi

Quando il tempo, i materiali e la capacità sperimentale sono limitati, ogni esperimento deve fornire informazioni utili.

Modificare un fattore alla volta può sembrare l'approccio più semplice. Tuttavia, quando diversi fattori influenzano un risultato, potrebbero essere necessari più test per capire quali fattori siano rilevanti, come interagiscano e su cosa concentrarsi successivamente.

Il disegno di esperimenti (DOE) e l'ottimizzazione bayesiana offrono approcci complementari per affrontare questa sfida. Il DOE può aiutare a costruire una comprensione più approfondita del proprio sistema, mentre l'ottimizzazione bayesiana può aiutare a utilizzare quanto appreso per identificare in modo efficiente condizioni sperimentali promettenti.

Impara a:

Scopri come questi approcci possano essere applicati nei settori della ricerca, dello sviluppo e della produzione per rendere la sperimentazione più informativa ed efficiente.

A chi è consigliata la partecipazione?
Scienziati, ingegneri, ricercatori e professionisti dello sviluppo di processo che desiderano comprendere meglio sistemi complessi, ridurre i test non necessari e utilizzare in modo più efficace i dati sperimentali.

Non conosci ancora il DOE o l'ottimizzazione bayesiana?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Il webinar si concentra su applicazioni pratiche, esempi reali e dimostrazioni accessibili, rendendolo adatto a qualsiasi livello di competenza.

Posso fare domande durante la sessione?
Sì! Il webinar si conclude con una sessione di domande e risposte dal vivo dove è possibile porre domande relative a questioni specifiche.

La partecipazione è a pagamento?
No. La partecipazione al webinar è gratuita.

Non puoi unirti a noi dal vivo? Iscriviti comunque e ti invieremo una registrazione dopo l'evento.

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