Motor neuro-simbólico que deduce ecuaciones analíticas exactas a partir de datos empíricos, integrando un bucle cerrado CEGIS con el solver Microsoft Z3 para certificar modelos matemáticos rigurosos y libres de singularidades.
Mutaciones de alta velocidad en árboles de sintaxis abstracta (AST) acelerados en Rust con PyO3 e instrucciones vectoriales AVX2 SIMD, guiadas por generación semántica continua.
Evaluación masiva en lote sobre coordenadas experimentales, seleccionando hipótesis en la frontera de Pareto que equilibran precisión analítica y parsimonia matemática.
Traducción a lógica SMT-LIB (QF_NRA). Si el solver detecta singularidades o divisiones por cero, genera contraejemplos para refinar la hipótesis hasta certificar ausencia de singularidades.
| ID Benchmark | Ley Física / Sistema | Fórmula Recuperada | Precisión & Latencia | Certificación Z3 |
|---|
Formalización matemática del espacio de búsqueda neuro-simbólico, especificación de gramáticas en lógica QF_NRA para el solver SMT Microsoft Z3 y benchmarks de robustez sobre las 100 ecuaciones canónicas de Feynman.
Leer Whitepaper Técnico