6月3日（火）に開催されたGASG第47回Session「数列を見せるだけでアルゴリズムを発見！？ ~ PrfSRで実現する数学的パターン自動解析 ~」の収録動画及び説明資料公開のお知らせです。

＜説明資料＞
https://www.ai-tech-c.jp/generative-ai-study-group-gasg/
＜プログラム＞
https://aitconsortium.doorkeeper.jp/events/184979

こんな方におすすめ

• 機械学習とアルゴリズム発見の融合分野に興味がある方
• 情報工学、数学、AI分野の研究者、学生
• 記号回帰（Symbolic Regression）に興味がある方
• 数学的パターン認識と自動化に関心がある方

「PrfSR（Primitive Recursive Function for Symbolic Regression）」プロジェクトに取り組んでいる研究者の伊藤氏をお招きし、数列から自動的にアルゴリズムを発見する研究についてご講演いただきます。

ゲスト:
東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 修士1年 伊藤 武 氏

「1, 1, 2, 3, 5…」このような数列を見せるだけで、フィボナッチ数列アルゴリズムを自動的に発見できるとしたら、どれほど革新的でしょうか？
PrfSRは、原始帰納関数（PRF）という数学的枠組みを活用し、記号生成とディープラーニングを組み合わせることで、まさにそれの実現を目指す研究です。

従来の数値的な予測手法とは異なり、PrfSRは数列の背後にある「なぜそうなるのか」という論理的構造を明示的な数学的表現として抽出します。
これにより、単なる予測を超えて、データに潜む本質的なパターンや法則を人間が理解できる形で発見することが可能になります。

具体的には、以下のトピックなどを予定しています：

実用的応用例: 科学データからの法則発見、数学教育支援、アルゴリズム自動生成など
ライブデモンストレーション: 実際に数列を入力し、PRF式が生成される様子をリアルタイムで体験
従来手法との比較: 既存の記号回帰手法に対するPrfSRの優位性と特徴
ディープラーニング手法の説明: Transformerを用いた学習手法の説明
技術的詳細: 記号表現の生成から学習パイプラインまでの全体像
PrfSRの核心技術: 原始帰納関数を用いた記号体系

この研究は、数学、機械学習、記号処理の境界を越えた学際的なアプローチです。
従来は人間の直感と経験に頼っていたパターン発見を、システマティックかつ自動的に行う技術として、教育から研究まで幅広い分野での応用が期待されます。

数学的パターンの自動発見に興味がある方、記号回帰の最新技術に触れたい方、そしてAIによる知識発見の未来を探求したい方にとって、またとない貴重な機会です。
研究者、学生、エンジニア、数学愛好家、どなたでもご参加いただけますので、ぜひお気軽にご参加ください。