論文の概要: Causal Discovery and Causal Learning for Fire Resistance Evaluation:
Incorporating Domain Knowledge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05311v1
- Date: Mon, 11 Apr 2022 22:35:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-13 14:37:55.107736
- Title: Causal Discovery and Causal Learning for Fire Resistance Evaluation:
Incorporating Domain Knowledge
- Title（参考訳）: 耐火性評価のための因果発見と因果学習:ドメイン知識を取り入れて
- Authors: M.Z. Naser, Aybike Ozyuksel Ciftcioglu
- Abstract要約: 本稿では,構造部材の耐火性を評価するために因果発見と因果推論を利用する手法を提案する。
本手法では, 鉄筋コンクリート(RC)柱の耐火性に関連するキー変数間の因果構造を明らかにするために, 因果発見アルゴリズムを採用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.827510863075184
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Experiments remain the gold standard to establish an understanding of
fire-related phenomena. A primary goal in designing tests is to uncover the
data generating process (i.e., the how and why the observations we see come to
be); or simply what causes such observations. Uncovering such a process not
only advances our knowledge but also provides us with the capability to be able
to predict phenomena accurately. This paper presents an approach that leverages
causal discovery and causal inference to evaluate the fire resistance of
structural members. In this approach, causal discovery algorithms are adopted
to uncover the causal structure between key variables pertaining to the fire
resistance of reinforced concrete (RC) columns. Then, companion inference
algorithms are applied to infer (estimate) the influence of each variable on
the fire resistance given a specific intervention. Finally, this study ends by
contrasting the algorithmic causal discovery with that obtained from domain
knowledge and traditional machine learning. Our findings clearly show the
potential and merit of adopting causality into our domain.
- Abstract（参考訳）: 実験は火に関する現象を理解するための金の標準のままである。
テストの設計における第一の目標は、データ生成プロセス(すなわち、私たちが見ている観察がどうなったのかと理由)を明らかにすることである。
このようなプロセスを明らかにすることは、知識を前進させるだけでなく、現象を正確に予測する能力も提供してくれます。
本稿では,構造部材の耐火性を評価するために因果発見と因果推論を利用する手法を提案する。
本手法では, 鉄筋コンクリート(RC)柱の耐火性に関連するキー変数間の因果構造を明らかにするために, 因果発見アルゴリズムを採用した。
次に, コンパニオン推論アルゴリズムを適用し, 特定の介入が与えた耐火性に対する各変数の影響を推定(見積)する。
最後に、この研究は、アルゴリズムによる因果発見と、ドメイン知識と従来の機械学習から得られたものとを対比することで終わる。
我々の領域に因果性を導入する可能性とメリットは明らかです。
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