論文の概要: Automated Scientific Discovery: From Equation Discovery to Autonomous
Discovery Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02251v1
- Date: Wed, 3 May 2023 16:35:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-04 14:09:29.872411
- Title: Automated Scientific Discovery: From Equation Discovery to Autonomous
Discovery Systems
- Title(参考訳): 自動科学的発見:方程式発見から自律的発見システムへ
- Authors: Stefan Kramer, Mattia Cerrato, Sa\v{s}o D\v{z}eroski, Ross King
- Abstract要約: 本稿では、方程式発見から記号回帰から自律的な発見システムやエージェントまで、自動的な科学的発見を調査する。
我々は、Adamシステムに関する先駆的な研究から、物質科学から天文学まで、現在の分野への取り組みまで、クローズドループ科学発見システムを紹介する。
レベル5の最大レベルは、科学的知識の創出において人間の介入を必要としないと定義されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.7923858184309385
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The paper surveys automated scientific discovery, from equation discovery and
symbolic regression to autonomous discovery systems and agents. It discusses
the individual approaches from a "big picture" perspective and in context, but
also discusses open issues and recent topics like the various roles of deep
neural networks in this area, aiding in the discovery of human-interpretable
knowledge. Further, we will present closed-loop scientific discovery systems,
starting with the pioneering work on the Adam system up to current efforts in
fields from material science to astronomy. Finally, we will elaborate on
autonomy from a machine learning perspective, but also in analogy to the
autonomy levels in autonomous driving. The maximal level, level five, is
defined to require no human intervention at all in the production of scientific
knowledge. Achieving this is one step towards solving the Nobel Turing Grand
Challenge to develop AI Scientists: AI systems capable of making Nobel-quality
scientific discoveries highly autonomously at a level comparable, and possibly
superior, to the best human scientists by 2050.
- Abstract(参考訳): 本稿では、方程式発見から記号回帰から自律的な発見システムやエージェントまで、自動的な科学的発見を調査する。
さらに、オープンな問題や、この領域におけるディープニューラルネットワークの様々な役割のような最近のトピックについても論じ、人間の解釈可能な知識の発見を支援する。
さらに、Adamシステムに関する先駆的な研究から、物質科学から天文学まで、現在の分野への取り組みまで、クローズドループ科学発見システムを紹介します。
最後に、機械学習の観点から自律性について詳しく説明するとともに、自律運転における自律性レベルと類似する。
レベル5の最大レベルは、科学的知識の生成において人間の介入を必要としないと定義されている。
この達成は、2050年までに最高の人間科学者に匹敵する水準で、非常に高品質な科学的発見を自律的に行うことができるAIシステム、AI科学者を開発するためのノーベルチューリンググランドチャレンジの解決への一歩である。
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