IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Ciência da computação teórica · arXiv · 2026-10-21
OptScientist: descoberta automatizada de leis de otimização
Título original: OptScientist: Automated Discovery of Optimization Laws
Muitos fenômenos científicos são melhor compreendidos como resultados de problemas de otimização subjacentes, embora a descoberta científica automatizada tenha se concentrado, em grande parte, em recuperar equações que descrevem os padrões de entrada-saída observados. O OptScientist descobre leis simbólicas de otimização compactas diretamente a partir dos dados, combinando um modelo que infere problemas de otimização simbólicos ao representar os dados como um problema de otimização e extrair sua forma simbólica com um sistema agêntico baseado em LLM que integra conhecimentos prévios teóricos da literatura, descobre leis candidatas e sugere novos dados a coletar. Ele recupera as leis verdadeiras (ground truth) em mais de 80% dos 99 problemas derivados da física do benchmark OptFeynman, permanecendo robusto a contextos ruidosos; e, na escolha arriscada humana e na política monetária de bancos centrais, encontra leis compactas com desempenho preditivo fora da amostra competitivo com as principais linhas de base, usando poucos parâmetros e muito menos tokens do que as linhas de base baseadas em LLM.