Symbolische Regression: Neue Wege in der Physik – Überblick

Symbolische Regression (SR) hat sich als leistungsstarkes Werkzeug etabliert, um aus Rohdaten nachvollziehbare mathematische Beziehungen zu extrahieren. In einer neuen Sonderausgabe des arXiv-Preprints (2512.15920v1) wird SR in den Naturwissenschaften vorgestellt, inspiriert von einem Royal‑Society‑Diskussionsforum im April 2025.

Die gesammelten Beiträge decken ein breites Spektrum ab – von der automatisierten Entdeckung von Gleichungen über die Modellierung von aufkommenden Phänomenen bis hin zur Entwicklung kompakter Emulationsmodelle für rechenintensive Simulationen. Der einleitende Review beleuchtet die theoretischen Grundlagen, vergleicht SR mit klassischen Regressionsmethoden und skizziert zentrale Anwendungsfelder wie die Ableitung effektiver Theorien, empirischer Funktionsformen und Surrogatmodelle.

Methodisch werden zentrale Aspekte wie die Gestaltung des Suchraums, die Auswahl von Operatoren, die Kontrolle der Modellkomplexität, die Feature‑Selektion sowie die Integration moderner KI‑Ansätze diskutiert. Gleichzeitig werden aktuelle Herausforderungen hervorgehoben: Skalierbarkeit, Robustheit gegenüber Rauschen, Overfitting und die damit verbundene Rechenkomplexität.

Abschließend werden vielversprechende Zukunftsaussichten aufgezeigt, insbesondere die Einbindung von Symmetrie‑Constraints, asymptotischem Verhalten und weiteren theoretischen Informationen. Die Sonderausgabe demonstriert, wie schnell SR an Bedeutung gewinnt und die Forschung in den physikalischen Wissenschaften vorantreibt.