在第五届"AI课题文献综述分享茶歇会"上，科技有限公司AI研究院再次展现了其在人工智能前沿领域的深厚积累与创新实力。本次分享聚焦"受物理启发的符号回归方法"，这一融合物理学智慧与机器学习的技术，正引领着AI从"黑箱预测"向"机理解析"的范式转变。

从Galton到AI Feynman：符号回归的认知进化

任庆博士的分享从回归分析的历史脉络切入，揭示了科学认知从描述现象到解析机理的进化过程。1886年Galton的遗传学研究开启了回归分析的先河，而今天，符号回归技术正在某种意义上"回归"到Galton的原始动机——不仅预测数据，更试图揭示底层生成机制。

AI研究院特别关注AI Feynman这一突破性方法，它通过神经网络识别数据中的简洁性特征（如对称性或可分离性），将复杂问题递归拆解为简单子问题。正如PPT中引用的Science Advances论文所示，这种方法能够从海量数据中提炼出类似物理定律的简洁表达式。

技术落地：从理论到工业实践

AI研究院团队深入比较了包括PySr在内的多种符号回归实现方案，并针对工业场景的特殊需求进行了优化：

1. 高维小样本挑战：在量子化学描述符等场景中，面对成千上万的特征和仅数十条的实验数据，团队采用"稀疏回归+相关性分析"的降维策略，实现了高效的特征选择。

2. 物理约束融合：将领域知识作为约束条件融入符号回归过程，确保发现的数学表达式不仅能拟合数据，更符合物理规律。

3. 可解释性优先：区别于黑箱模型，基于物理启发的符号回归天然具备可解释性，便于科学家及工程师的理解和验证。

的产业实践

这一技术已在多个工业场景展现出独特价值：

①复杂化工过程的机理建模

②设备故障的根因分析

③材料性能的预测与优化

特别是在小样本、高价值场景中，传统机器学习往往力不从心，而受物理启发的符号回归却能通过融入领域知识，实现"Few-shot learning"的突破。

展望未来

正如PPT中引用英国诗人蒲柏对牛顿的赞美："Nature and Nature's laws lay hid in night: God said, Let Newton be! and all was light"，AI研究院相信，符号回归技术将如牛顿一样帮助我们在工业数据的"黑夜"中发现规律性的"光明"。这种融合物理学思维方式与AI技术的研究路径，正是区别于纯算法公司的重要特质。

AI研究院将持续深耕这一领域，推动符号回归技术从实验室走向生产线，为工业智能化提供兼具预测能力和解释性的新一代AI工具。让我们共同期待，这一受物理启发的AI方法在的产业实践中绽放更多精彩！

敬请关注科技有限公司AI研究院的后续技术分享，探索更多AI与产业深度融合的创新实践。