在化学与材料科学的广阔天地里，每一次新发现都可能意味着一场技术革命。然而，通往这些发现的道路往往漫长而昂贵，充满了大量的“试错”实验。科学家们一直在寻找更智能、更高效的研究范式，以期在浩瀚的可能性中，用最少的成本、最快地找到我们想要的答案。
近年来，贝叶斯优化（BO） 如同一位经验丰富的AI向导，彻底改变了实验设计。它能够根据已有数据，智能地建议下一步最有价值的实验，避免了盲目的尝试，大大加速了研发进程。
但是，科学家们想问：我们还能不能更快、更省钱？
答案是肯定的，但这背后有一个“甜蜜的陷阱”。
“捷径”的诱惑：多保真贝叶斯优化（MFBO）
在许多研究场景中，我们不仅能进行昂贵且精准的高保真（High-Fidelity, HF） 实验（例如，实验室里的真实反应），还能利用成本极低的计算机模拟或初步测试，获得一些不那么精确但仍有参考价值的低保真（Low-Fidelity, LF） 数据。
这就催生了多保真贝叶斯优化（MFBO）。它的核心思想极具吸引力：让廉价的“粗略估计”（LF数据）来引导昂贵的“精确测量”（HF数据）。就好像在开启耗电的精确GPS导航前，先用一张手绘的草图规划好大致方向。理论上，这能以极低的成本探索更广阔的实验空间，从而大幅削减总研发预算。
然而，一个致命的问题随之而来：如果这张“草图”画错了呢？ 一个糟糕的低保真数据源不仅无法提供帮助，反而会误导整个优化过程，导致结果比传统的单保真方法（SFBO）更差，造成时间和金钱的双重浪费。
尽管MFBO潜力巨大，但学术界一直缺少一份清晰的“使用说明书”来告诉研究者：究竟在什么情况下，我应该使用MFBO？如何判断我的低保真数据是“神队友”还是“猪队友”？
拨开迷雾：首个MFBO“最佳实践”指南
来自洛桑联邦理工学院（EPFL）和Atinary Technologies Inc.的联合研究团队，通过一篇发表于 《Nature Computational Science》 的论文，系统性地回答了这些关键问题，为全球化学家和材料科学家提供了一份宝贵的MFBO最佳实践指南。
研究团队通过大量模拟实验和真实化学场景验证，揭示了成功运用MFBO的两个核心秘诀：
秘诀一：低保真数据是否“足够便宜”？
研究发现，低保真（LF）与高保真（HF）实验的成本比（ρ） 是决定性因素。只有当LF数据获取成本远低于HF时，MFBO的优势才能显现。
实践指南：研究建议，当
ρ值低于0.1，即低保真实验的成本不到高保真实验的10%时，是应用MFBO的理想起点。在实验中，ρ值在0.05附近时，优化效果最为显著。
秘诀二：低保真数据是否“足够靠谱”？
“便宜”只是前提，“靠谱”才是关键。研究人员使用决定系数（R²） 来衡量LF数据与HF数据之间的相关性，即“信息度”。
实践指南：只有当R²值高于0.8时，LF数据才能为HF优化提供可靠的指导。如果R²过低，意味着LF数据与真实情况偏差太大，强行使用只会带来负面效果。
真实世界验证：最高节省68%的优化成本！
为了证明这些准则的有效性，团队在三个真实的化学与材料科学问题上对MFBO进行了严格的测试，包括：
- 共价有机框架（COFs） 的气体分离性能优化
- 分子的溶剂化能计算
- 分子的极化率预测
结果令人振奋！在所有满足“足够便宜”和“足够靠谱”条件的场景中，MFBO的表现都远超传统的SFBO。特别是在COFs基准测试中，MFBO成功地将达到目标性能所需的优化成本降低了68%（折扣Δ = 0.68）。这意味着，原本需要花费100个单位预算的实验，现在仅需32个单位就能达到同样的效果！
结论：让强大的工具变得人人可用
这项工作最重要的贡献，是将MFBO从一个依赖专家经验的复杂工具，转变为一个有章可循、有据可依的标准化流程。它提供了一套简单而强大的决策框架，让每一位材料与分子研究者在开启昂贵的实验前，都能自信地判断：“MFBO，我该用吗？”
通过遵循这份最佳实践指南，科研人员可以最大化地利用多源信息的优势，有效避免资源浪费，从而真正实现研发的“降本增效”，加速新材料与新分子的发现之旅。