Von Daten zu Konzepten: Neue Algorithmen extrahieren Wiring‑Diagramme

In einer kürzlich veröffentlichten Arbeit auf arXiv wird ein neues Konzept vorgestellt: das quasi‑Skeleton‑Wiring‑Diagramm. Der Autor zeigt, dass diese Diagramme exakt den Hasse‑Diagrammen entsprechen, was eine elegante Verbindung zwischen Graphentheorie und Kategorientheorie herstellt. Aufbauend auf dieser theoretischen Basis wurden Algorithmen entwickelt, die Wiring‑Diagramme aus sequentiellen Daten extrahieren können.

Die Methode wurde bereits erfolgreich auf das Verhalten eines autonomen Agenten in einem Computerspiel angewendet. Die Algorithmen identifizierten dabei die entscheidenden Gewinnstrategien zuverlässig. Um die Robustheit zu prüfen, wurden die Ergebnisse mit zwei klassischen Clustering‑Ansätzen – DBSCAN und agglomerativem hierarchischem Clustering – verglichen. Selbst bei stark veränderten Daten blieb die neue Methode überlegen.

Die Arbeit vereint somit Techniken aus der Kategorientheorie, Graphentheorie, Clustering, Reinforcement Learning und Datenengineering und eröffnet damit neue Möglichkeiten, komplexe Prozesse aus Rohdaten zu rekonstruieren.