AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「データから方程式を見つける研究が進んでいる」と聞きました。うちの現場でも使えますかね。正直、論文をそのまま読んでもチンプンカンプンでして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に噛み砕いていきますよ。今回の論文は、「データから科学方程式を見つける」手法を、現場の知識をうまく取り込んで効率的にする提案なんです。
なるほど、現場の知見を入れるのが肝心というのは理解できます。ただ、具体的にはどうやって「知見」を数学に落とし込むのですか？
いい質問ですね。要点は三つです。1つ目は、方程式を文字列ではなく「木（ツリー）」として扱うこと、2つ目は専門家の期待を「確率的ルール」として表現すること、3つ目はそれを有限の機械（オートマトン）に変換して効率的に探索することです。
これって要するに、事前知識で探索空間を絞るということ？例えば「対称な式が多いはずだ」とか「次数は低いほうが現実的だ」といった感覚を組み込めるということですか？
その通りです！まさに要点を掴んでいますよ。確率的正則木表現（Probabilistic Regular Tree Expressions, pRTE）は、そうした期待を「どの木構造がどれくらいあり得るか」という確率で表すものです。
それは良さそうですが、我々が現場で使うとなると、計算が重くなって現場判断に間に合わないのではと心配です。実用性はどうでしょうか。
大丈夫ですよ。著者らはpRTEを有限状態の機械に変換して、サンプリングと確率密度評価を効率化しています。要点を三つで言うと、1）探索空間を絞ることで無駄な候補が減る、2）有限状態化で計算を速める、3）実験で土壌や材料科学で有効性を示している、です。
ありがとうございます。最後に確認ですが、導入すると我々は何を準備すれば良いですか。現場の知識をどんな形で渡せばよいのか、現場担当に説明できる言葉が欲しいのですが。
良い質問です、田中専務。現場からは三つの情報があれば十分です。許容する演算や関数（例えば加減乗除や二乗まで）、式の複雑さの上限（次数やノード数）、そして現場で既知の関係（例えば対称性や不変量）です。私が一緒にヒアリングシートを作り、現場に落とし込みますよ。
なるほど、では短くまとめます。私の理解では、現場の知見を確率的ルールにして式の候補を絞り、計算を現実的にして成果に繋げるということですね。自分の言葉で言うと、現場の期待を数学に翻訳して無駄を省く方法、という理解で合っていますか。
