論文の概要: A Mass-Conserving-Perceptron for Machine Learning-Based Modeling of Geoscientific Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08644v2
• Date: Tue, 24 Oct 2023 02:12:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 23:04:35.507210
• Title: A Mass-Conserving-Perceptron for Machine Learning-Based Modeling of Geoscientific Systems
• Title（参考訳）: 機械学習に基づく地球科学システムのモデリングのための質量保存型パーセプトロン
• Authors: Yuan-Heng Wang, Hoshin V. Gupta
• Abstract要約: 我々は,PCベースとMLベースのモデリングアプローチのギャップを埋める手段として,物理的に解釈可能なMass Conserving Perceptron (MCP)を提案する。 MCPは、PCモデルの基礎となる有向グラフ構造とGRNNの間の固有同型を利用して、物理過程の質量保存性を明確に表す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3597551064547502
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although decades of effort have been devoted to building Physical-Conceptual (PC) models for predicting the time-series evolution of geoscientific systems, recent work shows that Machine Learning (ML) based Gated Recurrent Neural Network technology can be used to develop models that are much more accurate. However, the difficulty of extracting physical understanding from ML-based models complicates their utility for enhancing scientific knowledge regarding system structure and function. Here, we propose a physically-interpretable Mass Conserving Perceptron (MCP) as a way to bridge the gap between PC-based and ML-based modeling approaches. The MCP exploits the inherent isomorphism between the directed graph structures underlying both PC models and GRNNs to explicitly represent the mass-conserving nature of physical processes while enabling the functional nature of such processes to be directly learned (in an interpretable manner) from available data using off-the-shelf ML technology. As a proof of concept, we investigate the functional expressivity (capacity) of the MCP, explore its ability to parsimoniously represent the rainfall-runoff (RR) dynamics of the Leaf River Basin, and demonstrate its utility for scientific hypothesis testing. To conclude, we discuss extensions of the concept to enable ML-based physical-conceptual representation of the coupled nature of mass-energy-information flows through geoscientific systems.
• Abstract（参考訳）: 地学システムの時系列進化を予測する物理概念(PC)モデルの構築に何十年も取り組んできたが、最近の研究は機械学習(ML)ベースのGated Recurrent Neural Network技術が、はるかに正確なモデルの開発に利用できることを示している。 しかし,MLモデルから身体的理解を抽出することの難しさは,システム構造や機能に関する科学的知識の強化に有用である。 本稿では,PCベースとMLベースのモデリングアプローチのギャップを埋める手段として,物理的に解釈可能なMass Conserving Perceptron(MCP)を提案する。 MCPは、PCモデルとGRNNの両方の基盤となる有向グラフ構造間の固有同型を利用して、物理的プロセスの質量保存性を明確に表現し、それらのプロセスの機能的性質を、既製のML技術を用いて利用可能なデータから直接(解釈可能な方法で)学習できるようにする。 概念実証として,mcpの機能的表現力(能力)を調査し,リーフ川流域の降雨流出(rr)ダイナミクスを同時表現する能力について検討し,科学的仮説検証に有用性を示す。 結論として,この概念を拡張して,地学システムを通しての質量エネルギー情報流の結合特性のMLに基づく物理概念表現を可能にする。

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