論文の概要: Constrained composite Bayesian optimization for rational synthesis of polymeric particles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10471v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 14:40:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-24 05:04:57.884414
• Title: Constrained composite Bayesian optimization for rational synthesis of polymeric particles
• Title（参考訳）: 制約付き複合ベイズ最適化による高分子粒子の合理的合成
• Authors: Fanjin Wang, Maryam Parhizkar, Anthony Harker, Mohan Edirisinghe,
• Abstract要約: 本研究では,制約付きおよび複合ベイズ最適化(CCBO)を統合し,ブラックボックス実現可能性制約の下で効率的な目標値最適化を行う。 CCBOは戦略的に不可能な条件を回避し、あらかじめ定義された大きさの目標に向けて効率的に粒子生産を最適化した。 実験では、ポリ(乳酸-コ-グリコール酸)粒子の300nmおよび3.0$mu$mの合理的合成を電気散布により導くためのCCBO機能を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License:
• Abstract: Polymeric nano- and micro-scale particles have critical roles in tackling critical healthcare and energy challenges with their miniature characteristics. However, tailoring their synthesis process to meet specific design targets has traditionally depended on domain expertise and costly trial-and-errors. Recently, modeling strategies, particularly Bayesian optimization (BO), have been proposed to aid materials discovery for maximized/minimized properties. Coming from practical demands, this study for the first time integrates constrained and composite Bayesian optimization (CCBO) to perform efficient target value optimization under black-box feasibility constraints and limited data for laboratory experimentation. Using a synthetic problem that simulates electrospraying, a model nanomanufacturing process, CCBO strategically avoided infeasible conditions and efficiently optimized particle production towards predefined size targets, surpassing standard BO pipelines and providing decisions comparable to human experts. Further laboratory experiments validated CCBO capability to guide the rational synthesis of poly(lactic-co-glycolic acid) (PLGA) particles with diameters of 300 nm and 3.0 $\mu$m via electrospraying. With minimal initial data and unknown experiment constraints, CCBO reached the design targets within 4 iterations. Overall, the CCBO approach presents a versatile and holistic optimization paradigm for next-generation target-driven particle synthesis empowered by artificial intelligence (AI).
• Abstract（参考訳）: 高分子ナノおよびマイクロスケール粒子は、医療やエネルギー問題に対処する上で重要な役割を担っている。 しかし、特定の設計目標を満たすように合成プロセスを調整することは、伝統的にドメインの専門知識とコストのかかる試行錯誤に依存してきた。 近年,物質発見を支援するため,モデリング戦略,特にベイズ最適化(BO)が提案されている。 本研究は, 実用的要求から, ブラックボックス実現可能性制約と実験室実験のための限定データに基づく効率的な目標値最適化を実現するために, 制約付き・複合ベイズ最適化(CCBO)を初めて統合した。 電気散布をシミュレートする合成問題、モデルナノ製造プロセスを用いて、CCBOは戦略的に実現不可能な条件を回避し、あらかじめ定義された大きさの目標に向けて効率よく粒子生産を最適化し、標準的なBOパイプラインを超越し、人間の専門家に匹敵する決定を提供する。 さらなる実験では、ポリ(乳酸-コ-グリコール酸)粒子の300nmおよび3.0$\mu$mの合理的合成を電気散布により導くためのCCBO機能を検証した。 最小限の初期データと未知の実験制約により、CCBOは4回のイテレーションで設計目標に達した。 全体として、CCBOアプローチは、人工知能(AI)によって強化された次世代のターゲット駆動粒子合成のための汎用的で全体論的最適化パラダイムを提供する。

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