論文の概要: AI Research Associate for Early-Stage Scientific Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03199v1
• Date: Wed, 2 Feb 2022 17:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-13 23:05:52.013330
• Title: AI Research Associate for Early-Stage Scientific Discovery
• Title（参考訳）: 早期科学発見のためのAI研究アソシエイト
• Authors: Morad Behandish, John Maxwell III, Johan de Kleer
• Abstract要約: 人工知能(AI)は科学活動に何十年も使われ続けている。 我々は、最小バイアスの物理に基づくモデリングに基づく、初期段階の科学的発見のためのAI研究アソシエイトを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6861004263551447
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) has been increasingly applied in scientific activities for decades; however, it is still far from an insightful and trustworthy collaborator in the scientific process. Most existing AI methods are either too simplistic to be useful in real problems faced by scientists or too domain-specialized (even dogmatized), stifling transformative discoveries or paradigm shifts. We present an AI research associate for early-stage scientific discovery based on (a) a novel minimally-biased ontology for physics-based modeling that is context-aware, interpretable, and generalizable across classical and relativistic physics; (b) automatic search for viable and parsimonious hypotheses, represented at a high-level (via domain-agnostic constructs) with built-in invariants, e.g., postulated forms of conservation principles implied by a presupposed spacetime topology; and (c) automatic compilation of the enumerated hypotheses to domain-specific, interpretable, and trainable/testable tensor-based computation graphs to learn phenomenological relations, e.g., constitutive or material laws, from sparse (and possibly noisy) data sets.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(ai)は何十年にもわたって科学活動に応用されてきたが、科学プロセスにおける洞察力と信頼に値する協力者とは程遠い。 既存のAIメソッドの多くは、科学者が直面している実際の問題に役立てるには単純すぎるか、ドメイン特化されすぎている(犬化されてさえ)か、変革的な発見やパラダイムシフトを鎮めるかのどちらかです。 早期科学的発見のためのAI研究アソシエイトについて紹介する。 (a)古典的及び相対論的物理学にまたがる文脈認識、解釈可能、及び一般化可能な、物理ベースのモデリングのための最小バイアスのオントロジー b) 既往の時空トポロジで示される保存原則の仮定形式等を組み込んだ高レベル(ドメインに依存しない構成)で表される実用的かつ同義的な仮説の自動探索 c) 領域固有の、解釈可能な、および訓練可能な、テスト可能なテンソルベースの計算グラフに列挙された仮説を自動コンパイルし、スパースデータセットから構成法や物質法則などの現象学的関係を学習する。

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