AnswersPublished17 sources
AI kan een natuurwet vinden — maar begrijpt het systeem erachter die ook?
SRHarness is een runtime die AI agenten ondersteunt bij het zoeken naar wiskundige formules in wetenschappelijke data; MechBench test of ze ook de onderliggende mechanismen kunnen achterhalen. Met DeepSeek v4 flash 0731 behaalde SRHarness 93,69% symbolische nauwkeurigheid op LSR Transform.
Gepubliceerd doorBewerkt met GPT-6 LunaAfbeeldingen gegenereerd met GPT Image 2
Research answer
Key takeaways
- SRHarness is een runtime die AI agenten ondersteunt bij het zoeken naar wiskundige formules in wetenschappelijke data; MechBench test of ze ook de onderliggende mechanismen kunnen achterhalen.
- Met DeepSeek v4 flash 0731 behaalde SRHarness 93,69% symbolische nauwkeurigheid op LSR Transform.
- Op de kernset van MechBench vond Codex met GPT 5.6 sol in 35,00% van de gevallen de wetmatigheid, maar in slechts 13,75% het mechanisme erachter.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did researchers at Tsinghua University’s Data Science and Intelligence Lab in the Department of Electronic Engineering introduce with S. Article summary: Tsinghua University’s Data Science and Intelligence Lab introduced two complementary contributions: SRHarness, a runtime for agents that discover mathematical formulas from data, and MechBench, a benchmark testing whethe. Topic tags: general web, openai, chatgpt, llm, agents. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts wi
Onderzoekers van het Data Science and Intelligence Lab van de afdeling Elektrotechniek aan Tsinghua University introduceerden twee projecten voor AI-wetenschap: SRHarness, een runtime voor AI-agenten die formules uit data afleiden, en MechBench, een benchmark die toetst of zulke agenten ook de mechanismen achter die formules kunnen vinden. De projecten werden op 14 oktober 2026 onder de aandacht gebracht. 8
10
Het onderscheid is belangrijk: een formule die waarnemingen goed beschrijft, vertelt nog niet automatisch waarom die waarnemingen optreden.
Van Keplers wetten naar Newtons verklaring
Een bekende manier om het doel uit te leggen is het verschil tussen Kepler en Newton. Keplers wetten beschrijven hoe planeten bewegen. Newtons zwaartekrachtstheorie geeft een verklaring voor die beweging. De vergelijking illustreert het verschil tussen een zichtbaar patroon vinden en de oorzaak erachter begrijpen. 11
Dat onderscheid staat centraal in de twee projecten. SRHarness richt zich op het vinden van formules; MechBench vraagt een stap verder of een AI-agent ook het onderliggende mechanisme kan reconstrueren. 8
9
Hoe SRHarness het zoeken ondersteunt
SRHarness is een domeinspecifieke runtime voor agentic symbolic regression: een aanpak waarbij taalmodel-agenten met wetenschappelijke data werken en proberen een passende, interpreteerbare formule af te leiden. Volgens de projectbeschrijving kunnen agenten data voorbereiden, analyse- en fittools combineren, beoordeelde hypotheses bijhouden en formules tijdens langere zoektrajecten verfijnen. 9
De nadruk ligt daarmee op een gereedschapskist en een gestructureerde werkomgeving, niet op één voorgeschreven manier van zoeken. De beschikbare projectinformatie bevestigt niet alle gevraagde details over bijvoorbeeld het bewaren van bewijs buiten de chatcontext of het precies hervatten, vertakken en beëindigen van zoektrajecten.
De repository is te vinden op GitHub onder tsinghua-fib-lab/SRHarness. 9
16 De beschikbare bronnen geven geen geverifieerde PyPI-pakketnaam of adres van een online demo.
De gerapporteerde resultaten voor formuleherstel
Op de LSR-Transform-test behaalde SRHarness met DeepSeek-v4-flash-0731 een symbolische nauwkeurigheid van 93,69%, tegenover 62,16% voor SR-Scientist met dezelfde modelbasis. 1
In een geanonimiseerde variant zijn wetenschappelijke beschrijvingen en de betekenis van variabelen weggelaten. Daar haalde SRHarness 72,97%, tegenover 39,64% voor SR-Scientist. Codex behaalde op die variant 20,72% met dezelfde DeepSeek-modelbasis. Een nieuwsbericht beschreef de score van SRHarness als vergelijkbaar met Codex met GPT-5.5, maar vermeldde geen exact percentage voor die GPT-5.5-vergelijking. 1
2
10
| Test | SRHarness | SR-Scientist | Codex |
|---|---|---|---|
| LSR-Transform, met wetenschappelijke context | 93,69% |
62,16% |
Geen vergelijkbaar percentage vastgesteld in de beschikbare bronnen |
| Geanonimiseerde test, zonder beschrijvingen en variabelenbetekenissen | 72,97% |
39,64% |
20,72% met dezelfde DeepSeek-modelbasis |
Dit zijn resultaten voor het herstellen van symbolische formules. Ze laten op zichzelf niet zien dat een agent ook het fysieke mechanisme achter een formule heeft ontdekt. 1
8
MechBench meet een moeilijkere stap
MechBench maakt onderscheid tussen het herstellen van een waarneembare wetmatigheid en het achterhalen van het mechanisme dat die wetmatigheid voortbrengt. Op de kernset herstelde Codex met GPT-5.6-sol de wetmatigheid in 35,00% van de gevallen, maar het onderliggende mechanisme in 13,75%. 8
11
De gerapporteerde kloof wijst erop dat het vinden van patronen in deze test aanzienlijk makkelijker is dan verklaren hoe die patronen ontstaan. Dat is geen bewijs dat AI wetenschap al ‘begrijpt’; het laat juist zien waarom formuleherstel en mechanismeontdekking apart moeten worden beoordeeld. MechBench biedt een manier om die twee prestaties niet op één hoop te gooien. 8
11
De beschikbare bronfragmenten beschrijven niet precies hoe de benchmark de probes van interne grootheden uitvoert of mechanismen uitsluit die dezelfde waarneembare uitkomsten opleveren. De hoofdboodschap is wel duidelijk: een passende formule is een beginpunt, geen volledige verklaring.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "AI kan een natuurwet vinden — maar begrijpt het systeem erachter die ook?"?
SRHarness is een runtime die AI agenten ondersteunt bij het zoeken naar wiskundige formules in wetenschappelijke data; MechBench test of ze ook de onderliggende mechanismen kunnen achterhalen.
What are the key points to validate first?
SRHarness is een runtime die AI agenten ondersteunt bij het zoeken naar wiskundige formules in wetenschappelijke data; MechBench test of ze ook de onderliggende mechanismen kunnen achterhalen. Met DeepSeek v4 flash 0731 behaalde SRHarness 93,69% symbolische nauwkeurigheid op LSR Transform.
What should I do next in practice?
Op de kernset van MechBench vond Codex met GPT 5.6 sol in 35,00% van de gevallen de wetmatigheid, maar in slechts 13,75% het mechanisme erachter.