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02 April 2026

複雑多変数システムにおける解釈可能な物性モデリングのための教師なし階層型記号回帰

Siyu Lou^1,2,†, Chengchun Liu^3,†, Dongxiao Zhang², Yuntian Chen^2,*, Fanyang Mo^3,4,5

10.1002/advs.202521200

本論文では、教師なし階層型記号回帰という新しい枠組みを紹介する。この手法は、ブラックボックス機械学習を透明な科学方程式に変換する。高次元データから人間が解釈可能な法則を抽出することで、人工知能、化学、物理学を橋渡しし、構造-物性関係の信頼できる発見を可能にするとともに、複雑な科学システム全体にわたる説明可能なモデリングのための汎用的パラダイムを提供する。