Ottimizzazione bayesiana

Innovazione più rapida ed efficiente grazie alla sperimentazione intelligente di ultima generazione

Innovare più rapidamente con meno risorse

Inizia con piccoli esperimenti, utilizza i dati di studi precedenti e affina iterativamente la tua ricerca per ottenere le migliori impostazioni dei fattori man mano che gli obiettivi vengono raggiunti.

Impara con facilità, ottieni risultati rapidi

Fai meno supposizioni e meno errori con un approccio semplificato e integrato di modellazione e aumento dei dati.

Riduci i costi di avvio

Non tutti gli esperimenti devono iniziare da zero. Raggiungi i tuoi obiettivi più rapidamente utilizzando dati cronologici o recuperando un DOE precedente.

L'ottimizzazione bayesiana accelera la ricerca e sviluppo industriale e riduce le barriere all'ingresso, risparmiando tempo e risorse grazie all'apprendimento dai valori di risposta osservati e utilizzando gli obiettivi del progetto per consigliare le impostazioni da testare successivamente.
JMP
Christopher Gotwalt, Direttore Senior, Ricerca e Sviluppo Analitico Avanzato

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Il profiler: oltre la visualizzazione e ottimizzazione dei modelli

Lavorando direttamente con il profiler e algoritmi migliorati per adattare i modelli di processo gaussiano, l'ottimizzazione bayesiana ha eliminato gran parte dell'ingombrante macchinario statistico che si interpone tra l'esperimento e la soluzione, colmando al contempo le lacune di conoscenza istituzionale.

Incremento orientato agli obiettivi

Con appena due esecuzioni sperimentali iniziali, l'ottimizzazione bayesiana può suggerire la migliore esecuzione successiva per massimizzare le informazioni ottenute da ogni dollaro investito nell'esperimento. Che tu abbia dati cronologici o stia iniziando da zero, puoi imparare rapidamente.

Suggerimenti per la prossima esecuzione ideale nella piattaforma di ottimizzazione bayesiana
Ottimizzazione bayesiana

Vantaggio dei dati ad alto rischio

Nelle industrie caratterizzate da un'elevata innovazione dei processo e dei prodotti, con cicli di apprendimento rapidi, l'ottimizzazione bayesiana ha un impatto significativo, riducendo notevolmente l’ora e le risorse necessarie per il disegno sperimentale.

Apprendimento rapido sia dalla risposta che dall'esecuzione

L'ottimizzazione bayesiana impara dalle risposte ad ogni iterazione e fornisce all'esperimento una guida più precisa rispetto agli approcci tradizionali su quando è possibile interrompere gli esperimenti.

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