AI赋能实验设计变革，新一代贝叶斯优化破译加速研发密码：实验次数锐减90%！

作为集微观结构建模、模拟计算、AI训练与应用为一体的科研创新平台，MaXFlow不断迭代，将贝叶斯优化算法与实验设计深度融合，为材料、制药、能源等领域的研发效率带来指数级提升。自MaXFlow正式发布全新EDBO（Experimental Design via Bayesian Optimization）实验/配方设计功能以来， 已得众多用户应用与认可，在涂料配方设计、有机合成实验，催化工艺设计等多场景中平均减少70~90%的实验量（全因子实验），助力科研团队突破传统试错瓶颈。

过去我们90%时间在试错，现在90%时间在创造。

——某材料实验室负责人

贝叶斯优化方法用于实验设计已被证实是一种切实有效的将AI技术转化为生产力的手段，一方面，它改变了AI需要大量先期数据做支撑的传统认知，能够在极少的实验数据条件下高效搜寻和推荐更优的实验方案；另一方面，它改变了传统实验设计（如正交实验、响应面法）以因素筛选和水平设定为核心的设计思路， 以概率模型和采集函数为双核心，通过迭代逼近最优解。

这就是EDBO的颠覆性力量！

技术突破

从“数据饥渴”到“小样本突袭”

贝叶斯优化通过 “数据驱动的概率建模 + 智能探索”，突破了传统实验设计对先验知识的依赖，尤其适用于高维、黑箱、资源受限的优化场景。其核心价值在于用更少的实验次数逼近全局最优解。

EDBO技术亮点

• 贝叶斯优化算法加持：仅需不到全因子实验10%的工作量即可逼近最优解

                                                图：导入已有实验数据

• 动态寻优引擎：基于因子间逻辑关系，生成符合条件的实验方案，拒绝无效试错

                                               图：设置因子约束条件

• 多维关联分析：可视化呈现参数-性能关联图谱，决策有据可依

                                                 图：实验结果及分析统计

• 工业级应用验证：适配合成实验/工艺优化/材料配方等多场景 

 案例解读   

• 快→ 10轮实验找到最优解
• 省→ 自动平衡产率&成本
• 稳→ 百次测试100%推荐同方案

以直接芳基化的实验数据为例

对基底、配体、溶剂、温度、浓度等5个因子进行调控，可生成一个包含1728个方案的实验空间。下表显示了其中产率最高的前十个实验方案(产率>95%），综合考虑实验成本，可以发现第4、6、7方案是相对更优的选择（以略低的产率换来成本的显著降低），其中又以第4个方案为全局最优方案。

下图显示了应用MaXFlow的从头实验设计功能在这一数据集上的优化结果。可以发现，在第3轮的实验中，MaXFlow即已推荐了第4和6两个方案，而第7个方案也出现在第8轮的推荐实验中。

考虑到初始推荐数据的取样随机性以及对后续推荐方案的影响，我们进行了100次的重复测试，3种更优的方案均出现在前8轮的推荐方案中。

见证「10组实验=百倍回报」的智能实验范式革命, 欢迎广大科研工作者参加并加入讨论！