变量设计明确因子、水平、约束和可行范围
AI Experiment Design
实验设计与多目标优化
将实验变量、约束条件和目标指标转化为可执行的试验矩阵，结合模型迭代推荐下一轮最值得验证的实验方案。
01
方案概述
面向配方开发、工艺窗口探索、材料性能优化和多因素实验设计，结合 DOE、贝叶斯优化、响应面分析和多目标决策，将有限实验资源集中到最有信息量的组合上。适用于变量多、成本高、实验周期长且目标互相制约的研发场景。
试验方案构建正交、响应面或自适应试验矩阵
多目标优化综合性能、成本、效率和稳定性指标
方案推荐输出下一轮实验优先级和验证理由
02
适用场景
- 反应条件、温度、浓度、时间、pH 等工艺窗口探索
- 材料配方、添加剂比例、组分含量和处理方式优化
- 多个性能指标互相制约，需要寻找 Pareto 最优方案
- 实验成本高，希望用更少次数获得更大信息量
- 历史数据较少，需要边实验边更新模型推荐
03
整体流程
资源约束
实验边界
采样策略
预测模型
推荐排序
方案更新
04
技术模块
- 实验因子建模：将变量、水平、约束条件和目标指标结构化为可计算问题。
- DOE 与自适应采样：根据数据基础选择正交设计、拉丁超立方、响应面或贝叶斯优化。
- 多目标优化：在性能、成本、稳定性、时间和安全性之间建立可解释权衡。
- 主动学习迭代：用每轮实验结果更新模型，持续推荐更有价值的下一轮实验。
05
项目价值
节省实验资源用更少实验覆盖更关键的变量空间
提升优化效率从经验试错转为模型驱动推荐
强化可解释性说明每个推荐方案背后的变量贡献和权衡
支持闭环研发实验结果可持续回填并更新后续推荐
AI/模拟
表征/耗材