Honegumi：加速实验科学中贝叶斯优化采纳的接口

贝叶斯优化（BO）已成为引导实验设计与决策在材料科学、化学和生物学等多个科学领域的强大工具。然而，尽管其应用日益广泛，现有 BO 库的复杂性以及与之相关的学习曲线会阻碍不熟悉机器学习或编程的研究者。为此，我们引入 Honegumi，一个用户友好、交互式工具，旨在简化高级贝叶斯优化脚本的创建过程。Honegumi 提供动态选择网格，允许用户配置其优化任务的关键参数，生成针对其具体需求的即用型、经过单元测试的 Python 脚本。配套的综合教程提供概念与实践指导，搭建理论理解与实际应用之间的鸿沟。基于 Ax 平台构建的 Honegumi 利用现有最先进库的强大功能，同时重构用户体验，使先进的 BO 技术更易于实验科学家接入。通过降低进入门槛并提供教育资源，Honegumi 旨在加速贝叶斯优化方法在各领域的采纳。