experimental-design/bofire
Experimental design and (multi-objective) bayesian optimization.
解決的問題
BoFire 是一個專為真實世界物理實驗量身打造的實驗設計與貝葉斯最佳化(BO)的綜合性框架。它解決了化學反應、藥物配方與數位雙生等實驗成本高或耗時長的複雜系統最佳化挑戰。
工作原理
該框架採用迭代的「詢問-告知」循環來尋找最佳參數。使用者定義一個搜尋空間(Domain),包含連續、離散或分類輸入以及期望的輸出。系統基於以 BoTorch 建構的代理模型與獲取函數,提出新的測試候選。使用者執行實驗並將結果回饋給系統後,模型會更新以優化未來的建議。
適用對象
專為化學與製藥產業的研究人員、資料科學家與工程師,以及需要最佳化物理實驗的學術合作夥伴設計。
主要亮點
- 混合參數空間:支援連續、離散與分類輸入與輸出。
- 化學智慧:內建化學編碼與核函數,提升分子最佳化效能。
- 約束處理:支援特定、通用與黑箱輸出約束。
- LLM 整合:提供
LLMStrategy,利用大型語言模型提出候選,特別適用於存在先驗書面知識的「冷啟動」情境。 - 支援 REST API:內建序列化功能,便於整合至 Web 服務中。
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