Wir freuen uns, unser neues Whitepaper “Datengetriebene Reaktionsoptimierung in der Prozesschemie” vorstellen zu dürfen.
Wir freuen uns, unser neues Whitepaper “Datengetriebene Reaktionsoptimierung in der Prozesschemie” vorstellen zu dürfen.
Forschungs- und Entwicklungsteams in der Prozesschemie stehen zunehmend vor der Aufgabe, unter engen Zeitvorgaben und komplexen Randbedingungen robuste, skalierbare Reaktionen zu entwickeln - meist in hochdimensionalen Parameterräumen, in denen jedes Experiment kostspielig ist.
In diesem Artikel untersuchen wir, wie datengetriebene (Bayesian) Optimierung und Transfer-learning dabei helfen können, schneller aus begrenzten Daten zu lernen, die Anzahl der Experimente zu reduzieren und besser fundierte Entscheidungen zu treffen.
Wir behandeln auch konkrete Aspekte der praktischen Umsetzung, z.B. die Handhabung gemischter Parameterräume (kontinuierlich/diskret/kategorisch) und Kompromisse/Konflikte zwischen multiplen Zielgrößen, z.B. Ausbeute vs Reinheit.
Abschließend wird erläutert, wie sich diese Methoden in Laborabläufe und digitale/automatisierte Systeme integrieren lassen - als Schritt hin zu autonomen Laboren.
Wenn Sie sich dafür interessieren, wie sich diese Ansätze in der Praxis umsetzen lassen, dann ist genau das unsere Mission bei @ReactWise: Chemikerinnen und Chemiker mit datengetriebener Optimierung auszustatten.
Der Link zum Artikel befindet sich im ersten Kommentar.
