ねえ智也くん、この論文のタイト…
解説
ねえねえ智也くん！この『科学者のように考える』っていう論文のタイトル、すっごくカッコよくない？AIが白衣着て実験してるみたい！
白衣は着てないけど、考え方はそれに近いね。これは『KeplerAgent』っていう、データから物理法則の数式を見つけ出すAIエージェントの研究だよ。
数式を見つける？数学の宿題をやってくれるってこと？
もっと高度だよ。例えば、惑星の動きのデータを見て『これはケプラーの法則に従ってるね』って数式を導き出すんだ。これを『記号回帰（きごうかいき）』って言うんだけど、今までのAIはデータからいきなり数式を当てようとして失敗することが多かったんだよね。
いきなり当てるのは難しいよね。私もテストで勘で答えてよく外すもん！
はは、そうだね。人間、というか科学者は、いきなり数式を考えたりしない。まず『この現象には左右対称な性質があるな』とか『エネルギーが保存されてるな』っていうヒントを探して、選択肢を絞り込むんだ。この論文は、その『ヒントを探すステップ』をAIにやらせるのがポイントなんだよ。
なるほど！でも、AIがどうやってヒントを探すの？虫眼鏡でも使うの？
虫眼鏡の代わりに『ツール』を使うんだ。KeplerAgentは『ReAct（リアクト）』っていう仕組みを使っていて、『推論』と『行動』を繰り返す。具体的には、Pythonのコードを書いてグラフを作ったり、データの対称性を分析する専門のプログラムを呼び出したりするんだよ。
へぇー！自分で道具を選んで使うんだ。賢いね！
そう。例えば、グラフを見て『周期性がある』と判断したら、数式の中にサインやコサインを入れるように、PySRっていう数式発見ツールに指示を出すんだ。専門的な設定をAIが自動でやってくれるから、人間がやるよりずっと効率的なんだよ。
それって本当に正確なの？AIが適当な数式を作っちゃったりしない？
そこがこの論文のすごいところでね。物理の法則（微分方程式とか）が含まれる難しいデータで実験したんだけど、従来のLLMだけの手法よりもずっと正確に正解の数式を見つけられたんだ。特に、データにノイズ……つまり、ちょっとした誤差が混じっていても、正解にたどり着く力が強いんだよ。
ノイズに強いのは頼もしいね！これがあれば、まだ誰も知らない宇宙の法則とかも見つけられちゃうのかな？
その可能性はあるね。科学者が何年もかけて分析するような複雑なデータを、AIが数時間で解明しちゃう未来が来るかもしれない。ただ、まだ課題もあって、あまりに複雑すぎるシステムや、ツールが対応していない特殊な現象だと、まだうまく分析できないこともあるみたいだ。
そっかー、完璧じゃないからこそ、これからの研究が楽しみだね！
そうだね。今後はもっと多くの物理ツールを使いこなせるようになったり、複数のエージェントが協力して研究したりする方向に進化していくと思うよ。
よし！じゃあ私もKeplerAgentを使って、今日の晩ごはんの献立を導き出す数式を見つけてもらうね！
それは物理法則じゃないから、冷蔵庫の中身を見て自分で考えなよ。
要点
- 従来のLLMを用いた数式発見（記号回帰）は、データから直接数式を推測しようとするため、探索空間が広すぎて非効率だった。
- 提案された『KeplerAgent』は、科学者が行う『まず物理的な特徴（対称性や保存則など）を調べ、それをヒントに数式を絞り込む』というプロセスを模倣する。
- ReAct形式のエージェントが、Pythonコード実行、可視化、対称性発見などのツールを駆使してデータの構造を分析する。
- 分析結果を基に、PySRやPySINDyといった既存の記号回帰ツールの設定を自動で行い、精度の高い数式を導き出す。
- 実験では、従来のLLM手法や単体のツールよりも、ノイズの多いデータに対して圧倒的に高い精度で正しい数式を発見することに成功した。