この記事では、物理にインスパイアされたAIファインマンのシンボリック回帰アルゴリズムを使い、天文学の基本方程式である月の中心方程式を自動的に再発見する方法について探求しています。観測的および帰納的バイアスをデータの前処理と探索空間の制限を通じて導入することで、AIファインマンは月のエフェメリスデータからこの方程式の一次解析形を回復することに成功しました。しかし、この手作業的アプローチは、専門家による座標系選択への依存という重要な制約を浮き彫りにしています。そこで、私たちは、標準的な座標系を見つけるための自動化された前処理拡張を提案します。結果は、ターゲットとしたドメイン知識の組み込みがシンボリック回帰を通じて物理法則を再発見する助けになることを示していますが、ドメイン知識を通じたバイアスの調整による物理方程式の導出に関するさらなる課題も浮き彫りにしています。