ニューラルネットからの数式蒸留による惑星系不安定性の予測

ニューラルネットワークの学習結果を記号回帰により方程式へ蒸留し、多惑星系の不安定性を高精度に予測する解析方程式を発見した。

• 多惑星系の力学的不安定性の予測には長年解析的な進展が乏しかった。
• ニューラルネットワークと記号回帰を組み合わせる2段階のパイプラインを開発した。
• 得られた方程式は既存の推定値を上回り、幅広い軌道条件に適用可能である。
• ブラックボックスなモデルから解釈可能な科学的洞察を抽出することに成功した。

原文タイトル: Distilling neural networks into equations to predict planetary instability

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