La IA y los problemas difíciles del mundo · Informática teórica · arXiv · 2026-10-21
OptScientist: descubrimiento automatizado de leyes de optimización
Título original: OptScientist: Automated Discovery of Optimization Laws
Muchos fenómenos científicos se entienden mejor como resultados de problemas de optimización subyacentes; sin embargo, el descubrimiento científico automatizado se ha centrado en gran medida en recuperar ecuaciones que describen los patrones de entrada-salida observados. OptScientist descubre leyes de optimización simbólicas compactas directamente a partir de los datos, combinando un modelo que infiere problemas de optimización simbólicos representando los datos como un problema de optimización y extrayendo su forma simbólica con un sistema agéntico de LLM que integra conocimientos previos teóricos de la literatura, descubre leyes candidatas y sugiere nuevos datos que recopilar. Recupera las leyes de referencia (ground truth) en más del 80% de los 99 problemas derivados de la física del benchmark OptFeynman, al tiempo que se mantiene robusto ante contextos con ruido, y en la elección arriesgada humana y la política monetaria de los bancos centrales encuentra leyes compactas cuyo rendimiento predictivo en datos reservados es competitivo con las líneas base líderes, utilizando pocos parámetros y muchos menos tokens que las líneas base basadas en LLM.