Comparison of Multi-Fidelity Modelling Methods for Bayesian Optimization
- This poster summarizes a comparative study of multi-fidelity modeling approaches for Bayesian optimization, focusing on how low-fidelity data can be systematically integrated with high-fidelity evaluations to improve optimization efficiency. Several Gaussian process–based methods, including multi-task models, prior mean approaches, and Kennedy–O’Hagan–type formulations, are evaluated on standard benchmark functions. The results highlight strengths and limitations of each approach, emphasizing challenges such as robustness of training, nonlinear inter-fidelity relationships, and potential bias introduced by prior mean models. The poster was presented at ESCAPE35 and subsequently at the BAM internal AI Symposium.
| Autor*innen: | Stefan Tönnis |
|---|---|
| Koautor*innen: | Luise Kaven, Eike CramerORCiD |
| Dokumenttyp: | Posterpräsentation |
| Veröffentlichungsform: | Präsentation |
| Sprache: | Englisch |
| Jahr der Erstveröffentlichung: | 2025 |
| Organisationseinheit der BAM: | 2 Prozess- und Anlagensicherheit |
| 2 Prozess- und Anlagensicherheit / 2.2 Prozesssimulation | |
| DDC-Klassifikation: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Chemische Verfahrenstechnik / Chemische Verfahrenstechnik |
| Freie Schlagwörter: | Bayesian Optimization; Multi-fidelity |
| Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Chemie und Prozesstechnik |
| Chemie und Prozesstechnik / Anlagensicherheit und Prozesssimulation | |
| Veranstaltung: | ESCAPE35 |
| Veranstaltungsort: | Ghent, Belgium |
| Beginndatum der Veranstaltung: | 06.07.2025 |
| Enddatum der Veranstaltung: | 09.07.2025 |
| Zugehöriger Identifikator: | https://doi.org/10.69997/sct.198776 |
| Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
| Datum der Freischaltung: | 14.01.2026 |
| Referierte Publikation: | Nein |

