Bilim insanları, karmaşık sistemlerin davranışlarını yöneten matematiksel denklemleri gürültülü verilerden otomatik olarak çıkarabilen yenilikçi bir yapay zeka algoritması geliştirdi. DYSCO olarak adlandırılan bu sistem, bilimsel keşif süreçlerini hızlandırma potansiyeline sahip.
Geleneksel yöntemler, sistem dinamiklerini anlamak için temiz ve organize edilmiş verilere ihtiyaç duyar. Ancak gerçek dünyada elde edilen ölçümler genellikle gürültülü ve yüksek boyutludur. DYSCO, bu sorunu aynı sistemin farklı açılardan alınmış bağımsız gözlemlerini karşılaştıran çok görüşlü temporal kontrastif öğrenme yöntemiyle çözüyor.
Algoritmanın en dikkat çekici özelliği, sadece gizli yörüngeleri kurtarmakla kalmayıp, aynı zamanda bu dinamikleri yöneten matematiksel denklemleri sembolik olarak ifade edebilmesi. Bu, bilim insanlarının sistemin davranışını sadece tahmin etmekle kalmayıp, altında yatan fiziksel yasaları da anlayabilmesi anlamına geliyor.
Araştırma ekibi, yöntemlerinin teorik güvencelerini de sunarak, gürültülü doğrusal olmayan gözlemlerin gerçekçi ortamında güçlü tanımlama sağladığını gösterdi. Çeşitli dinamik sistemler üzerinde yapılan deneyler, hem gizli yörüngelerin hem de akış alanlarının doğru bir şekilde kurtarılabildiğini ortaya koydu.