論文の概要: Understanding Factors Affecting Fuel Consumption of Vehicles Through
Explainable AI: A Use Case With Explainable Boosting Machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06031v1
- Date: Tue, 13 Jul 2021 12:39:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-14 14:44:54.004005
- Title: Understanding Factors Affecting Fuel Consumption of Vehicles Through
Explainable AI: A Use Case With Explainable Boosting Machines
- Title（参考訳）: 説明可能なaiによる車両の燃費に影響を与える要因の理解:説明可能なブースティングマシンを事例として
- Authors: Alberto Barbado, \'Oscar Corcho
- Abstract要約: 燃料消費は、車両群で運用する多くの企業にとって重要なコストである。
本稿では、異なる特徴群が特定の艦隊の燃料消費に与える影響を定量化するために、説明可能な人工知能(XAI)がいかに役立つかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: A significant economic cost for many companies that operate with fleets of
vehicles is related to their fuel consumption. This consumption can be reduced
by acting over some aspects, such as the driving behaviour style of vehicle
drivers. Improving driving behaviour (and other features) can save fuel on a
fleet of vehicles without needing to change other aspects, such as the planned
routes or stops. This is important not only for mitigating economic costs
within a company, but also for reducing the emissions associated to fuel
consumption, mainly when the vehicles have petrol or diesel engines. In this
paper we show how Explainable Artificial Intelligence (XAI) can be useful for
quantifying the impact that different feature groups have on the fuel
consumption of a particular fleet. For that, we use Explainable Boosting
Machines (EBM) that are trained over different features (up to 70) in order to
first model the relationship between them and the fuel consumption, and then
explain it. With it, we compare the explanations provided by the EBM with
general references from the literature that estimate the potential impact that
those features may have on the fuel consumption, in order to validate this
approach. We work with several real-world industry datasets that represent
different types of fleets, from ones that have passenger cars to others that
include heavy-duty vehicles such as trucks.
- Abstract（参考訳）: 車両群で運用する多くの企業にとって大きな経済的コストは、その燃料消費に関連している。
この消費は、自動車ドライバーの運転行動スタイルのようないくつかの側面に作用することで減らすことができる。
運転行動の改善(およびその他の機能)は、計画されたルートや停車駅などの他の側面を変更することなく、車両群で燃料を節約することができる。
これは、企業内の経済コストを軽減するだけでなく、主にガソリンやディーゼルエンジンを積んだ場合に、燃料消費に関連する排出を減らすためにも重要である。
本稿では,異なる特徴群が特定の艦隊の燃料消費に与える影響を定量化するために,説明可能な人工知能(xai)がいかに有用かを示す。
そのために、説明可能なブースティングマシン(EBM:Explainable Boosting Machines)を用いて、異なる機能(最大70)でトレーニングを行い、まず、それらと燃料消費の関係をモデル化し、それを説明します。
そこで本研究では,EBM が提案する説明と,これらの特徴が燃料消費に与える影響を推定する文献からの一般文献との比較を行い,本手法の有効性を検証した。
私たちは、乗用車を持つものからトラックのような大型車を含むものまで、さまざまな種類の車両を表す現実世界の業界データセットをいくつか扱っています。
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