突破性演演算法！對稱資料處理新解方 讓AI學習效能大躍進

想像一下，當你旋轉一張分子結構圖時，人類仍能辨識這是同一個分子，但傳統機器學習模型卻可能將其視為全新資料。這種「對稱性」特質在電腦科學領域至關重要，意指當物體經過旋轉等變換後，其基本結構仍保持不變。

麻省理工學院(MIT)研究團隊最新發表的研究成果，首度提出一套能保證計算效率的對稱性機器學習方法。這項突破性進展不僅釐清基礎理論問題，更將協助開發出更強大的AI模型，應用範圍涵蓋新材料發現、天文異常偵測到複雜氣候模式解析等領域。

「對稱性是自然界告訴我們的關鍵訊息，必須納入機器學習模型考量。我們現在證明瞭高效處理對稱資料確實可行。」論文共同第一作者、MIT博士生Behrooz Tahmasebi強調。

對稱資料普遍存在於自然科學與物理學領域。舉例來說，能識別對稱性的模型，不論汽車在影象中的位置如何改變，都能正確辨識。若忽略對稱性處理，模型不僅準確度下降，面對真實世界中的對稱資料時更容易失效。

研究團隊從理論評估出發，巧妙結合代數學的簡化思路與幾何學的對稱捕捉概念，最終發展出這套創新演演算法。相較傳統方法，新演演算法能大幅減少訓練所需的資料量，同時提升模型的適應能力。

「多數研究都單獨聚焦代數或幾何方法，我們則是首度將兩者結合。」Tahmasebi解釋道。這項研究成果已在2025年7月13-19日於溫哥華舉行的國際機器學習會議(ICML 2025)上發表。

研究共同第一作者Ashkan Soleymani表示：「透過更深入理解這些機制，我們將能設計出更具可解釋性、更穩健且更高效的神經網路架構。」這項突破為AI模型開發開闢全新可能性，未來可望帶來更精準且資源效率更高的解決方案。

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