这篇 AI 论文介绍了 Ph-SO，一种物理符号优化框架，它使用深度强化学习从数据中发现物理定律

人工智能 (AI) 和深度学习在技术方面取得了一些重大进步。 机器人现在可以执行以前认为只有人类才能完成的任务。 人工智能正在彻底改变我们处理问题的方式，为几乎每个行业带来新的解决方案和革命性的变革。 人工智能的理念是通过分析大量数据来教导机器学习，然后利用这些信息做出决策或预测。 人工智能在科学领域的应用催生了一些令人难以置信的工具，这些工具在人工智能社区中广受欢迎。

符号回归在人工智能中起着关键作用。 它专注于允许机器通过自动搜索分析表达式来理解数据集中的复杂模式和相关性的算法。 研究人员和科学家一直在探索符号回归的潜在用途。

一组专注于符号回归领域的研究人员推出了 Ph-SO——一种物理符号优化框架。 这种方法能够解决单位至关重要的复杂物理问题。 它自动查找适合复杂数据集的分析公式。

来源和详细信息：
https://www.marktechpost.com/2023/11/23/this-ai-paper-introduces-φ-so-a-physical-symbolic-optimization-framework-that-uses-deep-reinforcement-learning-to-discover-physical-laws-from-data/