Fugu-MT 論文翻訳(概要): Benchmarking the Discovery Engine

論文の概要: Benchmarking the Discovery Engine

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00964v1
Date: Tue, 01 Jul 2025 17:13:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.746607
Title: Benchmarking the Discovery Engine
Title（参考訳）: Discovery Engineのベンチマーク
Authors: Jack Foxabbott, Arush Tagade, Andrew Cusick, Robbie McCorkell, Leo McKee-Reid, Jugal Patel, Jamie Rumbelow, Jessica Rumbelow, Zohreh Shams,
Abstract要約: ディスカバリーエンジンは科学的な発見のための汎用的な自動化システムである。機械学習と最先端のML解釈能力を組み合わせて、迅速で堅牢な科学的洞察を可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.268004015017258
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The Discovery Engine is a general purpose automated system for scientific discovery, which combines machine learning with state-of-the-art ML interpretability to enable rapid and robust scientific insight across diverse datasets. In this paper, we benchmark the Discovery Engine against five recent peer-reviewed scientific publications applying machine learning across medicine, materials science, social science, and environmental science. In each case, the Discovery Engine matches or exceeds prior predictive performance while also generating deeper, more actionable insights through rich interpretability artefacts. These results demonstrate its potential as a new standard for automated, interpretable scientific modelling that enables complex knowledge discovery from data.
Abstract（参考訳）: Discovery Engineは科学的な発見のための汎用的な自動化システムであり、機械学習と最先端のML解釈能力を組み合わせて、多様なデータセットにわたる迅速かつ堅牢な科学的洞察を可能にする。本稿では,医学,材料科学,社会科学,環境科学にまたがって機械学習を適用した最近の5つの査読された学術出版物に対して,ディスカバリエンジンをベンチマークする。いずれの場合も、Discovery Engineは事前の予測性能と一致しているか、あるいは超過します。これらの結果は、データから複雑な知識発見を可能にする自動化された解釈可能な科学モデリングのための新しい標準としての可能性を示している。

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