論文の概要: RELand: Risk Estimation of Landmines via Interpretable Invariant Risk Minimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03115v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 14:07:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 14:11:26.223017
• Title: RELand: Risk Estimation of Landmines via Interpretable Invariant Risk Minimization
• Title（参考訳）: RELand:解釈可能な不変リスク最小化による地雷のリスク推定
• Authors: Mateo Dulce Rubio, Siqi Zeng, Qi Wang, Didier Alvarado, Francisco Moreno, Hoda Heidari, Fei Fang
• Abstract要約: 地雷は、紛争が終結してから何年もの間、戦争に影響を及ぼしたコミュニティに対する脅威であり続けている。 人道的破壊活動は、クリアされる場所から関連する情報を収集することから始まる。 本稿では,3つの主要コンポーネントから構成されるこれらのタスクをサポートするRELandシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.655432946895935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Landmines remain a threat to war-affected communities for years after conflicts have ended, partly due to the laborious nature of demining tasks. Humanitarian demining operations begin by collecting relevant information from the sites to be cleared, which is then analyzed by human experts to determine the potential risk of remaining landmines. In this paper, we propose RELand system to support these tasks, which consists of three major components. We (1) provide general feature engineering and label assigning guidelines to enhance datasets for landmine risk modeling, which are widely applicable to global demining routines, (2) formulate landmine presence as a classification problem and design a novel interpretable model based on sparse feature masking and invariant risk minimization, and run extensive evaluation under proper protocols that resemble real-world demining operations to show a significant improvement over the state-of-the-art, and (3) build an interactive web interface to suggest priority areas for demining organizations. We are currently collaborating with a humanitarian demining NGO in Colombia that is using our system as part of their field operations in two areas recently prioritized for demining.
• Abstract（参考訳）: 紛争が終わった後も、地雷は戦争に影響を受けた地域社会にとって脅威であり続けている。 人道的な採掘作業は、除去される場所から関連する情報を収集することから始まり、その後、人間の専門家によって分析され、残留する地雷の潜在的なリスクを決定する。 本稿では,これらのタスクを3つの主要コンポーネントで構成されるRELandシステムを提案する。 We (1) provide general feature engineering and label assigning guidelines to enhance datasets for landmine risk modeling, which are widely applicable to global demining routines, (2) formulate landmine presence as a classification problem and design a novel interpretable model based on sparse feature masking and invariant risk minimization, and run extensive evaluation under proper protocols that resemble real-world demining operations to show a significant improvement over the state-of-the-art, and (3) build an interactive web interface to suggest priority areas for demining organizations. 現在、コロンビアの人道的デミングngoと協力しており、ここ最近デミングに優先された2つの分野において、我々のシステムをフィールドオペレーションの一部として使用しています。

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