연역적 데이터베이스 산술 추론

연역적 데이터베이스 산술 추론(DDAR)은 2025년 2월 구글 딥마인드가 제안한 알고리즘으로, 연역적 폐쇄, 즉 핵심 초기 사실 집합이 주어졌을 때 모든 추론 가능한 사실 집합을 계산하기 위한 것입니다. 관련 연구 결과는 논문 "에 게재되었습니다.AlphaGeometry2를 활용한 올림피아드 기하학 풀이 금메달리스트의 성과DDAR은 이러한 연역적 폐쇄를 구축하기 위해 고정된 연역적 규칙 집합을 따르고 더 이상 추가할 수 없는 사실이 있을 때까지 연역적 폐쇄에 새로운 사실을 반복적으로 추가합니다.

이 방법은 특히 복잡한 수학 또는 산술 연산이 관련된 경우 데이터베이스의 정보를 자동으로 추론하고 추론하는 데 자주 사용됩니다. 추론 규칙과 수학적 연산을 통해 데이터베이스에서 데이터를 추론하고 계산하는 것을 목표로 합니다.