KI-Umgebung FERMAT automatisiert Entdeckung mathematischer Theorien

Forscher haben die neue KI-Umgebung FERMAT vorgestellt, die Reinforcement‑Learning‑Algorithmen nutzt, um Konzepte zu entdecken und Theoreme zu beweisen. Durch die Verwendung von symbolischen Aktionen eröffnet FERMAT ein breites Spektrum an RL‑Problemen, die speziell auf die automatisierte Theorieentwicklung zugeschnitten sind.

Ein zentrales Ziel der Arbeit ist die Bewertung der „Interessantheit“ mathematischer Objekte. Hierfür wurden evolutionäre Algorithmen eingesetzt, darunter ein neu entwickelter LLM‑basierter Ansatz mit Funktionabstraktion. Dieser Ansatz hat die Entdeckung von Elementen der Zahlentheorie und endlichen Feldern deutlich verbessert und übertrifft dabei herkömmliche, fest codierte Baselines.

Die komplette FERMAT‑Umgebung ist als Open‑Source-Projekt auf GitHub verfügbar: https://github.com/trishullab/Fermat. Damit steht die Community nun ein leistungsfähiges Werkzeug zur Verfügung, um die Grenzen der automatisierten mathematischen Forschung weiter zu verschieben.