Автор: Денис Аветисян
Новый подход, объединяющий возможности искусственного интеллекта и символьной регрессии, позволяет извлекать понятные физические формулы из сложных данных о материалах.
Представлена платформа LangLaw, использующая большие языковые модели для повышения точности и интерпретируемости открытия физических законов в материаловедении.
Поиск интерпретируемых физических законов в высокоразмерных данных представляет собой сложную задачу, часто приводящую к нефизичным и сложным формулам при использовании традиционных методов, таких как символьная регрессия. В работе «Discovery of Interpretable Physical Laws in Materials via Language-Model-Guided Symbolic Regression» представлен новый подход, использующий знания, заложенные в больших языковых моделях, для эффективного поиска физических законов в данных. Предложенная методика, объединяющая символьную регрессию и возможности LLM, позволяет снизить размер эффективного пространства поиска примерно в 10^5 раз и выявлять новые, более точные и простые формулы для описания свойств материалов, например, модуля упругости, ширины запрещенной зоны и активности кислородной эволюции. Способны ли подобные подходы существенно ускорить научные открытия в материаловедении и других областях?
Поиск закономерностей в данных: вызов для науки
Традиционные методы выявления управляющих уравнений на основе данных часто оказываются ограниченными зависимостью от человеческой интуиции и экспертных знаний в конкретной области. Это означает, что ученые должны предварительно предполагать форму этих уравнений, опираясь на свой опыт и понимание физических принципов, что может привести к упущению важных закономерностей или, напротив, к включению ложных предположений. Подобный подход особенно проблематичен при исследовании сложных систем, где взаимосвязи между переменными нелинейны и многомерны, поскольку даже опытные исследователи могут испытывать трудности с правильным определением ключевых факторов и их взаимодействия. В результате, обнаружение фундаментальных принципов, управляющих этими системами, может быть замедлено или вовсе заблокировано, что препятствует прогрессу в материаловедении и других научных областях.
Подходы к выявлению управляющих уравнений на основе данных часто сталкиваются с серьезными трудностями при анализе сложных систем, характеризующихся нелинейностью и высокой размерностью. В таких системах традиционные методы, полагающиеся на интуицию исследователя и экспертные знания в конкретной области, оказываются недостаточно эффективными. Нелинейные взаимосвязи между переменными, а также огромное количество параметров, необходимых для описания системы, приводят к экспоненциальному росту вычислительной сложности и затрудняют выявление фундаментальных закономерностей. Это особенно актуально в материаловедении, где свойства материалов определяются сложными взаимодействиями на атомном и молекулярном уровнях, и замедляет прогресс в разработке новых материалов с заданными характеристиками. Преодоление этих ограничений требует разработки новых алгоритмов и вычислительных стратегий, способных эффективно обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые зависимости в сложных системах.
Символьная регрессия: из данных — к уравнениям
Символьная регрессия (СР) представляет собой мощный подход к выявлению математических взаимосвязей непосредственно из данных, обходя необходимость в предварительном определении моделей. В отличие от традиционных методов регрессии, требующих указания типа функции (линейная, полиномиальная и т.д.), СР автоматически ищет оптимальное математическое выражение, описывающее зависимость между входными и выходными переменными. Это достигается путем эволюционного поиска среди множества возможных уравнений, составленных из базовых математических операторов ( +, -, *, /, sin, cos, exp и др.). Таким образом, СР позволяет обнаруживать неявные закономерности и связи в данных, которые могли бы остаться незамеченными при использовании предопределенных моделей, что особенно ценно в задачах, где априорные знания о форме зависимости ограничены или отсутствуют.
Стандартные методы символьной регрессии (СР) характеризуются высокой вычислительной сложностью, особенно при работе с большими объемами данных и сложными зависимостями. Поиск оптимальной математической формулы в пространстве всех возможных уравнений требует экспоненциального увеличения ресурсов по мере роста числа переменных и данных. Это связано с необходимостью оценки множества кандидатов на соответствие целевой функции, что приводит к значительным затратам времени и вычислительной мощности. Для повышения эффективности СР требуются методы оптимизации, такие как параллельные вычисления, сокращение пространства поиска, и использование специализированных алгоритмов, позволяющих ускорить процесс обучения и снизить требования к ресурсам.
Генетическое программирование (ГП) выступает в роли основного механизма поиска в символьной регрессии, позволяя исследовать огромное пространство возможных математических уравнений. В рамках ГП, популяция математических выражений (например, y = a*x + b) эволюционирует посредством таких операций, как мутация, кроссовер и селекция, направленных на повышение соответствия данных. Каждое выражение оценивается на основе его способности предсказывать целевую переменную, и наиболее подходящие выражения отбираются для создания следующего поколения. Этот итеративный процесс позволяет алгоритму находить сложные, нелинейные зависимости в данных, которые сложно обнаружить традиционными методами, и эффективно исследовать пространство решений, избегая необходимости в предварительном определении структуры модели.
LangLaw: направляя поиск закономерностей с помощью LLM
LangLaw представляет собой новую структуру, объединяющую методы символьной регрессии (SR) и большие языковые модели (LLM) для обнаружения управляющих физических законов. В отличие от традиционных методов SR, которые осуществляют поиск в пространстве возможных уравнений без направляющих принципов, LangLaw использует LLM для формирования гипотез и направления процесса поиска SR. Это достигается путем использования LLM для оценки правдоподобности различных математических выражений и, таким образом, сужения пространства поиска, что позволяет находить более точные и интерпретируемые уравнения, описывающие наблюдаемые физические явления. E=mc^2 — пример физического закона, который LangLaw может помочь обнаружить, используя данные и направляя поиск SR.
В LangLaw, возможности логического вывода больших языковых моделей (LLM) используются для эффективного направления процесса символьной регрессии (SR). LLM анализирует промежуточные результаты SR, оценивая соответствие формирующихся уравнений физическим принципам и упрощая поиск наиболее вероятных решений. Это позволяет снизить вычислительные затраты и повысить точность получаемых моделей по сравнению со стандартными методами SR, которые оперируют случайным поиском в пространстве уравнений. В результате, LangLaw способен находить более интерпретируемые уравнения, описывающие изучаемые физические зависимости, и избегать избыточно сложных или нефизичных решений.
Для повышения эффективности процесса символьной регрессии (SR) в LangLaw используется “Опыт”, накапливающий информацию об успешных решениях, полученных на предыдущих этапах. Этот “Опыт” представляет собой базу данных, содержащую как исходные данные, так и соответствующие им найденные уравнения. При поиске новых закономерностей, LLM использует накопленный “Опыт” для формирования более точных и релевантных гипотез, направляя процесс SR к наиболее перспективным решениям. Это позволяет значительно ускорить процесс обнаружения физических законов и повысить точность полученных уравнений, поскольку LLM опирается не только на общие знания, но и на конкретные примеры успешных SR-решений.
Подтверждение эффективности: сравнительный анализ и результаты
Исследование демонстрирует превосходство LangLaw в прогнозировании ключевых характеристик материалов, таких как модуль объёмной упругости, ширина запрещённой зоны и активность в кислородной эволюции (OER). В ходе сравнительного анализа LangLaw значительно превзошёл как традиционные методы символической регрессии (HI-SISSO), так и современные модели глубокого обучения, включая CGCNN и ALIGNN. Данный подход позволяет достичь более высокой точности предсказаний, открывая новые возможности для ускорения процесса разработки и открытия материалов с заданными свойствами. В частности, LangLaw способен выявлять сложные взаимосвязи в данных о материалах, что ранее было недоступно для существующих методов.
В ходе анализа данных по объемному модулю перовскитов, LangLaw продемонстрировал значительное улучшение точности предсказаний. В частности, среднеквадратичная ошибка (RMSE) при использовании LangLaw составила 0.0851, что существенно ниже, чем у моделей ALIGNN (0.167) и CGCNN (0.401). Данное снижение погрешности указывает на более эффективное моделирование сложных взаимосвязей в материалах и открывает возможности для более точного прогнозирования их механических свойств, что является важным шагом в рациональном дизайне новых материалов.
Внедрение руководства со стороны больших языковых моделей (LLM) значительно оптимизирует процесс открытия уравнений, описывающих свойства материалов. Исследования показали, что использование LLM не только повышает точность предсказаний, но и существенно снижает вычислительные затраты. Благодаря направляющему воздействию LLM, пространство поиска оптимальных уравнений сокращается в 100 000 раз, что позволяет значительно ускорить процесс моделирования и анализа данных. Это достигается за счет того, что LLM, обученные на обширных корпусах научных текстов, способны эффективно отбирать наиболее перспективные варианты уравнений, избегая избыточного перебора и тем самым экономя ценные вычислительные ресурсы. Такой подход открывает новые возможности для быстрого и эффективного открытия сложных взаимосвязей в материаловедческих базах данных, способствуя более рациональному дизайну и открытию новых материалов.
Метод LangLaw демонстрирует значительный потенциал в выявлении сложных взаимосвязей внутри массивов данных о материалах, открывая новые возможности для более эффективного проектирования и открытия новых материалов. В отличие от традиционных подходов, LangLaw способен не просто предсказывать свойства, но и обнаруживать скрытые закономерности, определяющие поведение материалов на фундаментальном уровне. Это позволяет исследователям значительно сократить пространство поиска при разработке материалов с заданными характеристиками, ускоряя процесс от теоретических исследований до практического применения. Благодаря интеграции больших языковых моделей, LangLaw не только повышает точность предсказаний, но и способствует более глубокому пониманию физических и химических процессов, лежащих в основе свойств материалов, что делает его ценным инструментом для материаловедения и смежных дисциплин.
Перспективы развития и более широкие последствия
Предложенный фреймворк LangLaw демонстрирует значительный потенциал для адаптации к разнообразным научным данным, выходя за рамки материаловедения. В отличие от традиционных методов, требующих экспертных знаний для формулирования гипотез и построения математических моделей, LangLaw позволяет автоматически выявлять скрытые закономерности и, как следствие, обнаруживать управляющие уравнения в различных областях науки. Например, принципы, успешно примененные к анализу материалов, могут быть распространены на такие дисциплины, как биология, химия, физика и даже климатология, где сложные системы часто управляются неизвестными или не полностью понятыми законами. Это открывает новые возможности для решения сложных научных задач и ускоряет процесс открытия новых знаний, поскольку фреймворк способен анализировать большие объемы данных и генерировать проверяемые гипотезы о фундаментальных принципах, лежащих в основе наблюдаемых явлений. По сути, LangLaw представляет собой универсальный инструмент для поиска закономерностей в данных, способный революционизировать подход к научным исследованиям в самых разных областях.
Интеграция больших языковых моделей (LLM) и символьной регрессии (SR) знаменует собой фундаментальный сдвиг в методологии научных открытий. Традиционно, выдвижение и проверка гипотез требовало значительных усилий исследователя, основанных на интуиции и глубоком понимании предметной области. Теперь же, LLM способны анализировать огромные объемы научных данных, выявлять скрытые закономерности и автоматически генерировать потенциальные гипотезы о лежащих в их основе физических законах. SR, в свою очередь, позволяет эффективно проверять эти гипотезы, находя математические уравнения, которые наилучшим образом описывают наблюдаемые данные. Этот автоматизированный процесс не только ускоряет темпы научных исследований, но и открывает возможности для обнаружения неочевидных связей и законов, которые могли бы остаться незамеченными при традиционном подходе. В результате, появляется возможность систематически исследовать сложные системы и получать новые знания с беспрецедентной скоростью и эффективностью.
Дальнейшие исследования направлены на совершенствование способности больших языковых моделей к логическим умозаключениям и расширение спектра применимых наборов данных. Ученые стремятся преодолеть текущие ограничения в понимании сложных взаимосвязей, позволяя моделям не просто выявлять корреляции, но и формулировать причинно-следственные связи. Параллельно ведется работа по интеграции разнородных источников информации, включая экспериментальные данные, теоретические модели и результаты симуляций. Ожидается, что эти усовершенствования откроют новую эру в научно-исследовательской деятельности, где анализ данных станет более автоматизированным и эффективным, а процесс открытия новых научных принципов — значительно ускоренным. Подобный подход может революционизировать различные области науки, от материаловедения и химии до биологии и физики, предоставляя инструменты для решения сложнейших задач и стимулируя инновации.
Исследование демонстрирует, что поиск закономерностей в данных — это не просто статистическая задача, но и, в определенной степени, процесс интерпретации, требующий от модели не только точности, но и способности к обобщению. Как заметил Пётр Капица: «В науке главное — не количество полученных фактов, а умение видеть за ними принципы». LangLaw, предлагая симбиоз символьной регрессии и больших языковых моделей, пытается воспроизвести именно этот навык — выделять фундаментальные физические законы из хаоса данных. Вместо слепого перебора вариантов, система стремится к осмыслению, что особенно важно при работе с материаловедением, где интуиция и понимание физических процессов играют ключевую роль.
Что дальше?
Представленная работа, как и любая попытка автоматизировать поиск закономерностей, лишь обнажает глубинную иронию: человек склонен видеть порядок там, где его, возможно, нет. LangLaw, объединяя возможности больших языковых моделей и символьной регрессии, предлагает инструмент для извлечения “физических законов” из данных, но стоит помнить, что эти “законы” — не отражение объективной реальности, а лишь наиболее вероятные нарративы, построенные на основе имеющейся информации. Иллюзия контроля над сложными системами, по-видимому, является фундаментальной потребностью человеческого разума.
Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется расширение области применения LangLaw за пределы материаловедения. Однако, истинный вызов заключается не в масштабировании, а в критической оценке самой методологии. Необходимо учитывать, что языковые модели, формирующие основу LangLaw, обучаются на данных, отражающих существующие предубеждения и упрощения. Попытки автоматизировать научные открытия, игнорируя эту субъективность, рискуют лишь увековечить старые ошибки.
В конечном счёте, ценность LangLaw заключается не в способности предсказывать поведение материалов, а в возможности подвергнуть сомнению наши собственные представления о реальности. За каждым извлечённым “законом” скрывается множество альтернативных объяснений, отвергнутых в пользу наиболее удобного нарратива. Истинное научное открытие требует не столько поиска истины, сколько готовности признать собственную некомпетентность.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22967.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
2026-02-27 12:21