論文の概要: Towards Causal Representations of Climate Model Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02858v2
• Date: Wed, 6 Dec 2023 15:52:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 11:52:36.010601
• Title: Towards Causal Representations of Climate Model Data
• Title（参考訳）: 気候モデルデータの因果表現に向けて
• Authors: Julien Boussard, Chandni Nagda, Julia Kaltenborn, Charlotte Emilie Elektra Lange, Philippe Brouillard, Yaniv Gurwicz, Peer Nowack, David Rolnick
• Abstract要約: この研究は因果表現学習の可能性、特に単一パーセンシャル・デコーディング(CDSD)法によるemphCausal Discoveryの可能性を掘り下げるものである。 以上の結果から,CDSDをより解釈可能で堅牢な気候モデルエミュレーションへのステップストーンとして使用するという課題,限界,約束が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.82507552857727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Climate models, such as Earth system models (ESMs), are crucial for simulating future climate change based on projected Shared Socioeconomic Pathways (SSP) greenhouse gas emissions scenarios. While ESMs are sophisticated and invaluable, machine learning-based emulators trained on existing simulation data can project additional climate scenarios much faster and are computationally efficient. However, they often lack generalizability and interpretability. This work delves into the potential of causal representation learning, specifically the \emph{Causal Discovery with Single-parent Decoding} (CDSD) method, which could render climate model emulation efficient \textit{and} interpretable. We evaluate CDSD on multiple climate datasets, focusing on emissions, temperature, and precipitation. Our findings shed light on the challenges, limitations, and promise of using CDSD as a stepping stone towards more interpretable and robust climate model emulation.
• Abstract（参考訳）: 地球システムモデル(esms)のような気候モデルは、ssp(projected shared socio economic pathways)の温室効果ガス排出シナリオに基づいて将来の気候変動をシミュレーションするために不可欠である。 esmは洗練され、価値が増すが、既存のシミュレーションデータに基づいてトレーニングされた機械学習ベースのエミュレータは、追加の気候シナリオをより早く、計算効率が良い。 しかし、それらはしばしば一般化性と解釈性に欠ける。 この研究は、因果表現学習の可能性、具体的には、気候モデルエミュレーションの効率の良い \textit{and} 解釈をレンダリングできる \emph{Causal Discovery with Single-parent Decoding} (CDSD) 法を掘り下げている。 複数の気候データセット上でCDSDを評価し,排出,温度,降水量に着目した。 以上の結果から,CDSDをより解釈可能で堅牢な気候モデルエミュレーションへのステップストーンとして使用するという課題,限界,約束が明らかになった。

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