Symbolische Regression: Wenn die KI die Formel selbst entdecktMehr als nur eine Linie ziehenIn der klassischen Statistik lernen Schüler die "lineare Regression": Man hat eine Wolke von Messpunkten und zeichnet eine Gerade hindurch, die am besten passt. Das ist nützlich, aber begrenzt. Was aber, wenn die zugrundeliegende Wahrheit keine Gerade ist, sondern eine komplexe physikalische Formel wie $E = mc^2$ oder das Gravitationsgesetz? Herkömmliche Algorithmen können zwar Werte vorhersagen, aber sie können uns nicht die Formel nennen. Hier betritt eine spezielle Form der KI die Bühne: die Symbolische Regression. Ihr Ziel ist es nicht, Zahlen zu fitten, sondern die mathematische Struktur der Natur zu enthüllen.Evolution im ComputerSymbolische Regression funktioniert oft nicht wie ein neuronales Netz, sondern eher wie die biologische Evolution (Genetische Algorithmen). Die KI startet mit einem "Suppentopf" aus mathematischen Bausteinen: Addition, Multiplikation, Sinus, Kosinus, Variablen ($x, y$) und Konstanten. Sie kombiniert diese Bausteine zufällig zu Millionen von verrückten Gleichungen. Die meisten sind Unsinn. Aber einige passen ein klein wenig besser zu den Daten als andere. Die KI behält die "besten" Gleichungen, "kreuzt" sie miteinander und "mutiert" sie leicht. Über Tausende von Generationen hinweg evolviert so aus dem Chaos die perfekte, elegante Formel, die die Daten beschreibt.Die Wiederentdeckung der PhysikForscher haben diese KI-Systeme bereits getestet, indem sie ihnen die reinen Positionsdaten der Planeten unseres Sonnensystems gaben – ohne jegliches Wissen über Physik. Die KI analysierte die Zahlen und "entdeckte" eigenständig Keplers Gesetze der Planetenbewegung und Newtons Gravitationsgesetz wieder. Sie spuckte die exakten Formeln aus. Das Potenzial für die Wissenschaft ist gigantisch: KI könnte in Zukunft in komplexen Daten aus der Klimaforschung oder der Quantenphysik völlig neue Naturgesetze finden, die menschlichen Wissenschaftlern bisher entgangen sind, weil die Formeln zu kompliziert waren, um sie intuitiv zu erraten.Vom Datenpunkt zum VerständnisFür den Lernenden schließt sich hier der Kreis zwischen Daten und Algebra. Oft haben Schüler eine Wertetabelle (z.B. Messwerte aus einem Physik-Experiment) und müssen die Funktion finden. Das ist mühsam. Ein KI-gesteuerter Mathe Rechner[
https://chatgptdeutsch.info/matherechner/#google_vignette ] mit Fähigkeiten zur symbolischen Regression kann hier helfen. Der Schüler gibt die Messwerte ein, und die KI liefert nicht nur eine Prognose, sondern die Funktionsgleichung: "Diese Daten folgen der Formel $f(x) = 0.5 \cdot x^2$." Sie hilft dem Schüler, den Schritt von der empirischen Beobachtung (Daten) zur abstrakten Regel (Formel) zu vollziehen – der Kernschritt jeder wissenschaftlichen Erkenntnis.KontaktName: Adelard Armino - ChatGPTDeutsch.Info Adelard Armino - ChatGPT DeutschTelefon: +49 15227788154E-Mail: adelardarmino오픈 AI Deutsch.infoAdresse: Limmerstraße 13, 30451 Hannover, DeutschlandTags#adelardarmino
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Symbolische Regression: Wenn die KI die Formel selbst entdecktMehr als nur eine Linie ziehenIn der klassischen Statistik lernen Schüler die "lineare Regression": Man hat eine Wolke von Messpunkten und zeichnet eine Gerade hindurch, die am besten passt. Das ist nützlich, aber begrenzt. Was aber, wenn die zugrundeliegende Wahrheit keine Gerade ist, sondern eine komplexe physikalische Formel wie $E = mc^2$ oder das Gravitationsgesetz? Herkömmliche Algorithmen können zwar Werte vorhersagen, aber sie können uns nicht die Formel nennen. Hier betritt eine spezielle Form der KI die Bühne: die Symbolische Regression. Ihr Ziel ist es nicht, Zahlen zu fitten, sondern die mathematische Struktur der Natur zu enthüllen.Evolution im ComputerSymbolische Regression funktioniert oft nicht wie ein neuronales Netz, sondern eher wie die biologische Evolution (Genetische Algorithmen). Die KI startet mit einem "Suppentopf" aus mathematischen Bausteinen: Addition, Multiplikation, Sinus, Kosinus, Variablen ($x, y$) und Konstanten. Sie kombiniert diese Bausteine zufällig zu Millionen von verrückten Gleichungen. Die meisten sind Unsinn. Aber einige passen ein klein wenig besser zu den Daten als andere. Die KI behält die "besten" Gleichungen, "kreuzt" sie miteinander und "mutiert" sie leicht. Über Tausende von Generationen hinweg evolviert so aus dem Chaos die perfekte, elegante Formel, die die Daten beschreibt.Die Wiederentdeckung der PhysikForscher haben diese KI-Systeme bereits getestet, indem sie ihnen die reinen Positionsdaten der Planeten unseres Sonnensystems gaben – ohne jegliches Wissen über Physik. Die KI analysierte die Zahlen und "entdeckte" eigenständig Keplers Gesetze der Planetenbewegung und Newtons Gravitationsgesetz wieder. Sie spuckte die exakten Formeln aus. Das Potenzial für die Wissenschaft ist gigantisch: KI könnte in Zukunft in komplexen Daten aus der Klimaforschung oder der Quantenphysik völlig neue Naturgesetze finden, die menschlichen Wissenschaftlern bisher entgangen sind, weil die Formeln zu kompliziert waren, um sie intuitiv zu erraten.Vom Datenpunkt zum VerständnisFür den Lernenden schließt sich hier der Kreis zwischen Daten und Algebra. Oft haben Schüler eine Wertetabelle (z.B. Messwerte aus einem Physik-Experiment) und müssen die Funktion finden. Das ist mühsam. Ein KI-gesteuerter Mathe Rechner[ https://chatgptdeutsch.info/matherechner/#google_vignette ] mit Fähigkeiten zur symbolischen Regression kann hier helfen. Der Schüler gibt die Messwerte ein, und die KI liefert nicht nur eine Prognose, sondern die Funktionsgleichung: "Diese Daten folgen der Formel $f(x) = 0.5 \cdot x^2$." Sie hilft dem Schüler, den Schritt von der empirischen Beobachtung (Daten) zur abstrakten Regel (Formel) zu vollziehen – der Kernschritt jeder wissenschaftlichen Erkenntnis.KontaktName: Adelard Armino - ChatGPTDeutsch.Info Adelard Armino - ChatGPT DeutschTelefon: +49 15227788154E-Mail: adelardarmino오픈 AI Deutsch.infoAdresse: Limmerstraße 13, 30451 Hannover, DeutschlandTags#adelardarmino #chatgptdeutsch #chatgptdeutschinfo #technologieexperte #experteki #chatgptexperte #ingenieurdertechnologie