国工智能研究院分享受物理启发的符号回归技术，引领AI解析新趋势

在日前举办的第五届“课题文献综述分享茶歇会”上，国工智能科技有限公司研究院再度展现了其在人工智能前沿领域的深厚积累与创新实力。本次分享专注于“受物理启发的符号回归方法”，这一独特的技术将物理学的基本原理与现代机器学习算法结合，展示了从“黑箱预测”向“机理解析”的范式转变，引领着AI解析的新趋势。

符号回归的历史与发展

分享会的主讲者，任庆博士，从回归分析的历史脉络出发，深入探讨了科学认知的发展过程。从1886年Galton的开创性研究起，回归分析被广泛应用于数据预测和现象描述。过去的数据无法揭示底层的生成机制，这是一个亟待解决的问题。符号回归技术的崛起，恰好契合了这种需求，它不仅仅致力于对数据进行预测，更试图揭示影响数据生成的根本法则。

国工智能研究院认为，符号回归方法在现代AI技术中扮演着至关重要的角色。尤其是通过Feynman这一开创性的方法，该技术利用神经网络来识别数据中的简洁性特征，诸如对称性和可分离性。借助这一特征，复杂问题可以被拆解为更简单的子问题，此过程为科学研究提供了强大的计算支持。例如，相关的研究成果已在《Science Advances》发表，利用海量数据提炼出物理定律式的简洁表达式，为我们实现更深层次的科学理解开辟了新的可能。

符号回归的工业应用

在本次研讨中，研究院团队还深入比较了多种主流的符号回归工具，包括PySr在内，针对工业环境下的特定需求进行了优化。团队出以下几方面的重要策略：

1. 降维与特征选择：在量子化学描述符等应用场景中，常面临特征数量庞大而实验数据稀缺的挑战。团队采用“稀疏回归+相关性分析”的策略，成功实现了高效的特征选择，确保重要信息得到保留。

2. 领域知识的引入：在符号回归过程中，研究院将领域知识作为约束条件，使得生成的数学表达式不仅能很好地拟合数据，更符合已知的物理规律。这种方法增强了模型的可靠性和科学性，使得研究成果更具可信度。

3. 可解释性：与传统的黑箱模型不同，受物理启发的符号回归本质上是一种透明的模型，其结果易于科学家和工程师理解与验证。这种可解释性尤为重要，尤其在需要科学依据支持的领域，如材料科学和环境监测等。

小样本学习与科研突破

在小样本及高价值场景中，传统机器学习算法常常难以发挥其潜力。而受物理启发的符号回归方法则展现了其独特的优势，能够通过融合领域知识，实现“Few-shot learning”的重大突破。借助这一技术，研究人员可以在数据稀缺的情况下，依然发掘到潜在的规律。这在许多现实世界的应用中，尤其是涉及到成本高昂或危险的实验时，是否能够提供有效的预见性和解决方案变得尤为重要。

正如分享中提到的，著名英国诗人蒲柏曾对牛顿的科学成就表示赞美：“Nature and Nature's laws lay hid in night: God said, Let Newton be! and all was light”。国工智能研究院坚信，符号回归技术将如同牛顿的光芒一般，照亮我们在工业数据的“黑夜”中发现内在规律的道路。通过融合物理学的思维方式与现代技术，研究院正在努力实现与纯算法公司的差异化发展。

面向未来的探索

为了推动符号回归技术的实际应用，国工智能研究院将持续深耕这一领域。未来，他们计划将这一技术从实验室逐步迁移至生产线，以便为工业智能化提供既具备预测能力又有解释性的新一代工具。这一前沿的研究与应用，将为各行各业带来显著的推动效应。

本次分享会吸引了众多业界同仁的参与，未来国工智能科技有限公司研究院将继续进行技术分享，期待与大家一起探索更多与产业深度融合的创新实践，为人工智能的发展贡献更大的力量。让我们共同期待这一受物理启发的方法在各个领域中绽放更多精彩！