Фреймворк байесовской оптимизации с участием человека расширяет метод Парето-фронтовой генерации выборки за счёт включения вероятностного удовлетворения ограничений и устойчивости к входным параметрам как явных целей. Он позволяет экспертам области итеративно уточнять критерии выбора через интерактивные проекции дашборда, отражающие компромиссы между производительностью, неопределённостью и осуществимостью в оптимизации культивирования клеток CHO.