Envision gazing at a spun image of a molecule. You, being a human, effortlessly acknowledge it as the same molecule, just flipped. However, from the perspective of a machine-learning model, that adjusted image could be interpreted as an entirely new and unexplored data point. This dilemma brings into focus one of the fundamental principles of computer science – symmetry. Defined technically, a molecule is ‘symmetric’ if its basic structure remains unaltered through transformations such as rotation.
Die Bedeutung der Symmetrie wird besonders deutlich, wenn man sie auf den Bereich der Arzneimittelentdeckung anwendet. In diesem Bereich könnte die Unfähigkeit von Modellen des maschinellen Lernens, Symmetrie zu erkennen, dazu führen, dass sie falsche Vorhersagen über das molekulare Verhalten machen. Trotz einiger Fortschritte stellt sich immer noch die Frage, wie Modelle trainiert werden können, um Symmetrie effektiv und effizient zu handhaben. Die Fortschritte eines Teams von MIT-Forschern deuten jedoch darauf hin, dass die Lösung in greifbare Nähe gerückt sein könnte.
Die Forscher haben die erste überzeugend effektive Methode für das Training von Modellen des maschinellen Lernens entwickelt, die die Symmetrie berücksichtigt. Dieser Durchbruch bietet nicht nur eine Lösung für eine seit langem bestehende theoretische Herausforderung, sondern stellt auch einen potenziellen Wegbereiter für robustere und präzisere KI-Systeme dar. Die potenziellen Anwendungen erstrecken sich auf verschiedene Bereiche wie die Materialwissenschaft und die Klimamodellierung.
Moving further towards a nature-inspired approach, Behrooz Tahmasebi, an MIT graduate student and co-lead author of the study, elaborates, “These symmetries are crucial because they are types of information that nature is sharing about the data. This information should be incorporated into our machine-learning models. We’ve demonstrated that efficient machine learning with symmetric data is indeed feasible.”
Symmetrie ist in der Natur und in physikalischen Systemen allgegenwärtig. Ein Modell für maschinelles Lernen, das Symmetrie interpretiert, kann ein Objekt, wie z. B. ein Auto, unabhängig von seiner Position in einem Bild erkennen. Das Fehlen dieses Verständnisses kann Modelle für Ungenauigkeiten anfällig machen, wenn sie auf unbekannte, symmetrische Daten treffen.
Es wurde versucht, dieses Problem durch Methoden wie die Datenerweiterung zu lösen, bei der mehrere transformierte Versionen desselben Datenpunktes erstellt werden. Dies kann jedoch ressourcenintensiv werden und gewährleistet nicht, dass das Modell die Symmetrie berücksichtigt.
Die jüngste Untersuchung des MIT-Teams versuchte, diese Einschränkungen zu umgehen. Die Forscher verwendeten einen dualen Rahmen, der Algebra und Geometrie kombiniert. Mithilfe algebraischer Techniken reduzierten sie die Komplexität der Lernaufgabe, während geometrische Erkenntnisse dazu beitrugen, das wahre Wesen der Symmetrie in den Daten zu erfassen. Letztlich führte dies dazu, dass sie ein optimales Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Effizienz formulierten.
This revolutionary advancement paves the way for a novel class of machine-learning models that are not only more accurate, but also more interpretable and resource-efficient. There’s now an opportunity to delve deeper into the internal mechanics of Graph Neural Networks (GNNs) and juxtapose it with this new algorithm.
Ashkan Soleymani, ein weiterer MIT-Absolvent und Mitautor, erklärt: "Wenn wir das besser verstehen, können wir besser interpretierbare, robustere und effizientere neuronale Netzwerkarchitekturen entwerfen."
This trailblazing work was supported by the National Research Foundation of Singapore, DSO National Laboratories of Singapore, the U.S. Office of Naval Research, the U.S. National Science Foundation, and an Alexander von Humboldt Professorship. To dive further into this research, you’re invited to read the original article: MIT Nachrichten: Neue Algorithmen ermöglichen effizientes maschinelles Lernen mit symmetrischen Daten.
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