Ottimizzazione delle reazioni guidata dai dati nella chimica di processo

Ai team di chimica di processo viene sempre più richiesto di fornire reazioni robuste e scalabili in tempi stretti, con vincoli normativi e con obiettivi multipli, spesso in spazi di parametri altamente dimensionali dove gli esperimenti sono costosi e le interazioni non lineari. L'ottimizzazione bayesiana affronta questo problema con un modello probabilistico surrogato per guidare la selezione degli esperimenti, consentendo ai team di apprendere in modo efficiente da dati limitati, mentre le varianti di apprendimento per trasferimento consentono di riutilizzare le informazioni provenienti da campagne precedenti in chimiche correlate.

Questo articolo illustra la metodologia e le considerazioni pratiche per l'applicazione dell'ottimizzazione bayesiana e degli approcci multi-task allo sviluppo di processi reali, tra cui variabili miste continue/categoriali, vincoli, rumore e compromessi multi-obiettivo. Illustriamo questi concetti con casi di studio pubblicati e industriali che evidenziano una convergenza più rapida e un numero ridotto di esperimenti rispetto alle strategie di ottimizzazione convenzionali. Infine, descriviamo come questi metodi possano essere resi operativi con flussi di lavoro accessibili ai chimici da banco e integrati con sistemi di laboratorio digitali, automazione e modellazione cinetica per consentire una sperimentazione scalabile, ad anello chiuso e a guida autonoma.