Rust tabanlı Keplearn tablolardan saniyeler içinde denklem çıkarıyor
Öne çıkanlar
- Rust ile yazılan araç, TSV ve CSV tablolarından analitik formülleri saniyeler içinde çıkarıyor.
- Feynman kıyaslama testinde gürültüsüz veride yüzde 64,7 kesin çözüm oranına ulaştı.
- Sıfır bağımlılıklı tek ikili dosya olarak çalışıyor ve deterministik sonuçlar üretiyor.
Geliştirici Chandler Freeman, tablosal verilerden kapalı formdaki matematiksel denklemleri çıkaran Keplearn adlı açık kaynaklı sembolik regresyon aracını yayımladı. Adını gezegen hareket yasalarını Tycho Brahe'nin gözlem tablolarından türeten Johannes Kepler'den alan araç, standart girdi üzerinden TSV veya CSV verilerini okuyarak bağıntıları saniyeler içinde JSON biçiminde modelliyor.
Rust ile yazılan ve hiçbir harici bağımlılığı bulunmayan tek bir ikili dosya olarak derlenen motor, en iyi öncelemeli özyinelemeli indirgeme tekniğini kullanıyor. Hedef sütuna logaritma, karekök ve ters trigonometrik dönüşümler uygulayan sistem, katsayıları rasyonel sayılara ve pi, e ile kök iki gibi sabitlerin katlarına yuvarlayarak doğruluyor. Model, aynı veri girdisinde tamamen deterministik çıktılar üretiyor.
Sembolik regresyon kıyaslama standardı SRBench testlerine dahil edilen Keplearn, Feynman veri kümesinde gürültüsüz ölçümlerde yüzde 64,7 tam çözüm oranına ulaştı. Bu sonuçla daha önce yüzde 55,8 ile en yüksek skora sahip olan AI Feynman modelini geride bırakan araç, MIT lisansıyla açık kaynak olarak paylaşıldı.
Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.