論文の概要: A Guide to Bayesian Optimization in Bioprocess Engineering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10642v1
• Date: Thu, 14 Aug 2025 13:38:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.334119
• Title: A Guide to Bayesian Optimization in Bioprocess Engineering
• Title（参考訳）: バイオプロセス工学におけるベイズ最適化入門
• Authors: Maximilian Siska, Emma Pajak, Katrin Rosenthal, Antonio del Rio Chanona, Eric von Lieres, Laura Marie Helleckes,
• Abstract要約: このレビューはベイズ最適化の直感的で実践的な紹介を提供することを目的としている。 また、将来有望なアプリケーション領域とオープンアルゴリズムの課題を概説し、機械学習における将来の研究機会を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Bayesian optimization has become widely popular across various experimental sciences due to its favorable attributes: it can handle noisy data, perform well with relatively small datasets, and provide adaptive suggestions for sequential experimentation. While still in its infancy, Bayesian optimization has recently gained traction in bioprocess engineering. However, experimentation with biological systems is highly complex and the resulting experimental uncertainty requires specific extensions to classical Bayesian optimization. Moreover, current literature often targets readers with a strong statistical background, limiting its accessibility for practitioners. In light of these developments, this review has two aims: first, to provide an intuitive and practical introduction to Bayesian optimization; and second, to outline promising application areas and open algorithmic challenges, thereby highlighting opportunities for future research in machine learning.
• Abstract（参考訳）: ベイズ最適化は、ノイズの多いデータを扱うことができ、比較的小さなデータセットでうまく機能し、逐次実験のために適応的な提案をすることができるなど、様々な実験科学で広く普及している。 ベイジアン最適化はまだ初期段階だが、最近はバイオプロセス工学の分野で注目を集めている。 しかし、生物学的システムによる実験は非常に複雑であり、その結果の実験的不確実性は古典的ベイズ最適化への特定の拡張を必要とする。 さらに、現在の文献は、強い統計的背景を持つ読者をターゲットにしており、実践者へのアクセシビリティを制限している。 第一に、ベイズ最適化の直感的で実践的な導入を提供すること、第二に、将来有望なアプリケーション領域の概要とアルゴリズム上の課題のオープン化、そして、機械学習における将来の研究機会の強調である。

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