この記事では、高精度の到来方向（AoA）推定を実現するための新しい手法「SABER」（Symbolic Regression-based Angle of Arrival and Beam Pattern Estimator）を提案しています。この方法は、パスロス測定から閉形式のビームパターンとAoAモデルを自動的に発見するシンボリック回帰フレームワークを活用しており、従来の高解像度技術の限界や機械学習（ML）のブラックボックスモデルの問題を克服します。実験では、制御された自由空間音響室で直接逆算したビーム及び低次多項式近似によって、0.5度未満の平均絶対誤差を達成しました。また、実世界のインテリジェント表面（RIS）を使用した屋内テストベッドにおいても、SABERは精度良くAoAを回復しました。最終的に、SABERは解釈可能かつ高精度な手法として、最先端技術とフィジックスドリブンな推定器のギャップを埋めることを示しています。