論文の概要: Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05227v5
- Date: Fri, 12 Jul 2024 12:05:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 05:46:55.518064
- Title: Physics-aware Machine Learning Revolutionizes Scientific Paradigm for Machine Learning and Process-based Hydrology
- Title（参考訳）: 物理を意識した機械学習は、機械学習とプロセスベースの水文学のための科学パラダイムに革命をもたらす
- Authors: Qingsong Xu, Yilei Shi, Jonathan Bamber, Ye Tuo, Ralf Ludwig, Xiao Xiang Zhu,
- Abstract要約: 我々は、認識される障壁を克服し、両方の分野に革命をもたらすための変革的アプローチとして、物理認識機械学習(ML)を紹介した。
まず, 降雨流出水理プロセスと流体力学プロセスを含む, PaML における水文学の体系的な検討を行った。
最後に、新しいPaMLベースの水文学プラットフォームであるHydroPMLが、水学応用の基礎としてリリースされた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.85573147973209
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate hydrological understanding and water cycle prediction are crucial for addressing scientific and societal challenges associated with the management of water resources, particularly under the dynamic influence of anthropogenic climate change. Existing reviews predominantly concentrate on the development of machine learning (ML) in this field, yet there is a clear distinction between hydrology and ML as separate paradigms. Here, we introduce physics-aware ML as a transformative approach to overcome the perceived barrier and revolutionize both fields. Specifically, we present a comprehensive review of the physics-aware ML methods, building a structured community (PaML) of existing methodologies that integrate prior physical knowledge or physics-based modeling into ML. We systematically analyze these PaML methodologies with respect to four aspects: physical data-guided ML, physics-informed ML, physics-embedded ML, and physics-aware hybrid learning. PaML facilitates ML-aided hypotheses, accelerating insights from big data and fostering scientific discoveries. We first conduct a systematic review of hydrology in PaML, including rainfall-runoff hydrological processes and hydrodynamic processes, and highlight the most promising and challenging directions for different objectives and PaML methods. Finally, a new PaML-based hydrology platform, termed HydroPML, is released as a foundation for hydrological applications. HydroPML enhances the explainability and causality of ML and lays the groundwork for the digital water cycle's realization. The HydroPML platform is publicly available at https://hydropml.github.io/.
- Abstract（参考訳）: 正確な水文学理解と水循環予測は、水資源の管理に関連する科学的・社会的課題、特に人為的気候変動の動的影響に対処するために重要である。
既存のレビューは、この分野における機械学習(ML)の開発に重点を置いているが、異なるパラダイムとして、水文学とMLを明確に区別している。
本稿では、認識される障壁を克服し、両方のフィールドに革命をもたらすための変換アプローチとして、物理認識型MLを紹介する。
具体的には、物理知識や物理に基づくモデリングをMLに統合する既存の手法の構造化されたコミュニティ(PaML)を構築し、物理を意識したML手法の総合的なレビューを行う。
物理データ誘導型ML、物理インフォーム型ML、物理埋め込み型ML、物理認識型ハイブリッド学習の4つの側面について、これらのPaML方法論を体系的に分析する。
PaMLはML支援仮説を促進し、ビッグデータからの洞察を加速し、科学的発見を促進する。
まず,PaMLにおける水文学の体系的検討を行い,降雨・流出水文プロセスや流体力学プロセスについて概観し,様々な目的やPaML手法について,最も有望で挑戦的な方向性を強調した。
最後に、新しいPaMLベースの水文学プラットフォームであるHydroPMLが、水学応用の基礎としてリリースされた。
HydroPMLはMLの説明可能性と因果性を高め、デジタル水循環の実現の基礎となる。
HydroPMLプラットフォームはhttps://hydropml.github.io/.comで公開されている。
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