VIPER-R1: Multimodales Modell entdeckt physikalische Formeln aus Bildern
Die automatisierte Entdeckung fundamentaler physikalischer Gesetze aus Beobachtungsdaten gilt als einer der größten Herausforderungen der künstlichen Intelligenz. Bisherige Ansätze, die sich auf symbolische Regression oder große Sprachmodelle stützen, beschränken sich meist auf ein einziges Modalität und vernachlässigen die reichhaltigen visuellen Darstellungen von Bewegungen, die für Physiker unverzichtbar sind.
