Closed-loop automatic gradient design for liquid chromatography using Bayesian optimization

Contemporary complex samples require sophisticated methods for full analysis. This work describes the development of a Bayesian optimization algorithm for automated and unsupervised development of gradient programs. The algorithm was tailored to LC using a Gaussian process model with a novel covariance kernel. To facilitate unsupervised learning, the algorithm was designed to interface directly with the chromatographic system. Single-objective and multi-objective Bayesian optimization strategies were investigated for the separation of two complex (n>18, and n>80) dye mixtures. Both approaches found satisfactory optima in under 35 measurements. The multi-objective strategy was found to be powerful and flexible in terms of exploring the Pareto front. The performance difference between the single-objective and multi-objective strategy was further investigated using a retention modeling example. One additional advantage of the multi-objective approach was that it allows for a trade-off to be made between multiple objectives without prior knowledge. In general, the Bayesian optimization strategy was found to be particularly suitable, but not limited to, cases where retention modelling is not possible, although its scalability might be limited in terms of the number of parameters that can be simultaneously optimized

Modelo de optimización para la selección de proyectos en ciberseguridad y uso de recursos en instituciones públicas del Ecuador, 2022.

Los problemas de seguridad de la información en las organizaciones públicas son persistentes; una de las causas es la escasez de modelos y métodos adecuados para medir la eficiencia de los procesos relacionados con la seguridad informática y la rentabilidad económica de las inversiones en TI. El objetivo de este trabajo es la eficiencia de la gestión de selección de proyectos estratégicos para garantizar mejorar la seguridad de la información de una organización pública. Dado un conjunto de proyectos estratégicos para mejorar la seguridad de la información de una organización pública, el modelo propuesto determina un subconjunto de proyectos a ejecutar en un período de tiempo, para el uso eficiente de los recursos limitados de la organización. Se aplicó una metodología de investigación de enfoque cuantitativa, de tipo aplicada, con diseño de investigación observacional correlacional transversal. Como resultado se obtuvo un modelo matemático que optimiza dos objetivos: maximizar el porcentaje de mejora en seguridad de la información de los proyectos planificados y minimizar los costos de la organización; la implementación en lenguaje Python del algoritmo genético de clasificación No dominada NSGA-II, que brinda a través del frente de Pareto las mejores soluciones que pueden ser consideradas por los Directores de TI. Se concluyó que el modelo de optimización presentado es eficiente, la selección de un subconjunto de proyectos estratégicos permite mejorar la seguridad de la información de una organización pública, en un rango de 85.30% a 89.00%, considerando las limitaciones presupuestarias de la organización, tales como mostrado por las métricas de la simulación realizada. El modelo propuesto es bastante simple de implementar, muy práctico y puede ser un instrumento adecuado para elegir la solución más eficiente, considerando los objetivos y limitaciones de una organización pública