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Advanced Science

02 April 2026

복잡한 다변수 시스템에서 해석 가능한 속성 모델링을 위한 비지도 계층적 기호 회귀

Siyu Lou^1,2,†, Chengchun Liu^3,†, Dongxiao Zhang², Yuntian Chen^2,*, Fanyang Mo^3,4,5

10.1002/advs.202521200

본 논문은 비지도 계층적 기호 회귀라는 새로운 프레임워크를 소개하며, 이는 블랙박스 머신러닝을 투명한 과학적 방정식으로 변환합니다. 고차원 데이터에서 인간이 해석 가능한 법칙을 발견함으로써 인공지능, 화학, 물리학을 연결하여 구조-속성 관계에 대한 신뢰할 수 있는 발견을 가능하게 하고, 복잡한 과학 시스템 전반에 걸쳐 설명 가능한 모델링을 위한 일반적인 패러다임을 제시합니다.