在第五屆"AI課題文獻綜述分享茶歇會"上，科技有限公司AI研究院再次展現(xiàn)了其在人工智能前沿領(lǐng)域的深厚積累與創(chuàng)新實力。本次分享聚焦"受物理啟發(fā)的符號回歸方法"，這一融合物理學(xué)智慧與機器學(xué)習(xí)的技術(shù)，正引領(lǐng)著AI從"黑箱預(yù)測"向"機理解析"的范式轉(zhuǎn)變。

從Galton到AI Feynman：符號回歸的認知進化

任慶博士的分享從回歸分析的歷史脈絡(luò)切入，揭示了科學(xué)認知從描述現(xiàn)象到解析機理的進化過程。1886年Galton的遺傳學(xué)研究開啟了回歸分析的先河，而今天，符號回歸技術(shù)正在某種意義上"回歸"到Galton的原始動機——不僅預(yù)測數(shù)據(jù)，更試圖揭示底層生成機制。

AI研究院特別關(guān)注AI Feynman這一突破性方法，它通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別數(shù)據(jù)中的簡潔性特征（如對稱性或可分離性），將復(fù)雜問題遞歸拆解為簡單子問題。正如PPT中引用的Science Advances論文所示，這種方法能夠從海量數(shù)據(jù)中提煉出類似物理定律的簡潔表達式。

技術(shù)落地：從理論到工業(yè)實踐

AI研究院團隊深入比較了包括PySr在內(nèi)的多種符號回歸實現(xiàn)方案，并針對工業(yè)場景的特殊需求進行了優(yōu)化：

1. 高維小樣本挑戰(zhàn)：在量子化學(xué)描述符等場景中，面對成千上萬的特征和僅數(shù)十條的實驗數(shù)據(jù)，團隊采用"稀疏回歸+相關(guān)性分析"的降維策略，實現(xiàn)了高效的特征選擇。

2. 物理約束融合：將領(lǐng)域知識作為約束條件融入符號回歸過程，確保發(fā)現(xiàn)的數(shù)學(xué)表達式不僅能擬合數(shù)據(jù)，更符合物理規(guī)律。

3. 可解釋性優(yōu)先：區(qū)別于黑箱模型，基于物理啟發(fā)的符號回歸天然具備可解釋性，便于科學(xué)家及工程師的理解和驗證。

的產(chǎn)業(yè)實踐

這一技術(shù)已在多個工業(yè)場景展現(xiàn)出獨特價值：

①復(fù)雜化工過程的機理建模

②設(shè)備故障的根因分析

③材料性能的預(yù)測與優(yōu)化

特別是在小樣本、高價值場景中，傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)往往力不從心，而受物理啟發(fā)的符號回歸卻能通過融入領(lǐng)域知識，實現(xiàn)"Few-shot learning"的突破。

展望未來

正如PPT中引用英國詩人蒲柏對牛頓的贊美："Nature and Nature's laws lay hid in night: God said, Let Newton be! and all was light"，AI研究院相信，符號回歸技術(shù)將如牛頓一樣幫助我們在工業(yè)數(shù)據(jù)的"黑夜"中發(fā)現(xiàn)規(guī)律性的"光明"。這種融合物理學(xué)思維方式與AI技術(shù)的研究路徑，正是區(qū)別于純算法公司的重要特質(zhì)。

AI研究院將持續(xù)深耕這一領(lǐng)域，推動符號回歸技術(shù)從實驗室走向生產(chǎn)線，為工業(yè)智能化提供兼具預(yù)測能力和解釋性的新一代AI工具。讓我們共同期待，這一受物理啟發(fā)的AI方法在的產(chǎn)業(yè)實踐中綻放更多精彩！

敬請關(guān)注科技有限公司AI研究院的后續(xù)技術(shù)分享，探索更多AI與產(chǎn)業(yè)深度融合的創(chuàng)新實踐。