論文の概要: Causal Graph Neural Networks for Wildfire Danger Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08414v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 10:58:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 14:43:33.331296
• Title: Causal Graph Neural Networks for Wildfire Danger Prediction
• Title（参考訳）: 火災危険予測のための因果グラフニューラルネットワーク
• Authors: Shan Zhao, Ioannis Prapas, Ilektra Karasante, Zhitong Xiong, Ioannis Papoutsis, Gustau Camps-Valls, Xiao Xiang Zhu
• Abstract要約: 森林火災の予報は、気象条件、植生の種類、人的活動など様々な要因の複雑な相互作用のため、非常に難しいことが知られている。 ディープラーニングモデルは、データから直接学習することで、この複雑さを扱うことを約束している。 私たちは正しい理由のために正しいモデルが必要だと主張する。つまり、学んだ暗黙のルールは、山火事を駆動する基盤となるプロセスによって基礎づけられるべきである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.12733727343395
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wildfire forecasting is notoriously hard due to the complex interplay of different factors such as weather conditions, vegetation types and human activities. Deep learning models show promise in dealing with this complexity by learning directly from data. However, to inform critical decision making, we argue that we need models that are right for the right reasons; that is, the implicit rules learned should be grounded by the underlying processes driving wildfires. In that direction, we propose integrating causality with Graph Neural Networks (GNNs) that explicitly model the causal mechanism among complex variables via graph learning. The causal adjacency matrix considers the synergistic effect among variables and removes the spurious links from highly correlated impacts. Our methodology's effectiveness is demonstrated through superior performance forecasting wildfire patterns in the European boreal and mediterranean biome. The gain is especially prominent in a highly imbalanced dataset, showcasing an enhanced robustness of the model to adapt to regime shifts in functional relationships. Furthermore, SHAP values from our trained model further enhance our understanding of the model's inner workings.
• Abstract（参考訳）: 森林火災の予報は、気象条件、植生の種類、人的活動など様々な要因の複雑な相互作用のため、非常に難しいことが知られている。 ディープラーニングモデルは、データから直接学習することで、この複雑さを扱うことを約束している。 しかし、批判的な決定を下すには、正しい理由のために正しいモデルが必要である、と我々は主張する。 そこで我々は,グラフ学習を通じて複雑な変数間の因果関係を明示的にモデル化するグラフニューラルネットワーク(GNN)と因果関係を統合することを提案する。 因果親和性行列は変数間の相乗効果を考慮し、高相関な影響からスプリアスリンクを除去する。 本手法の有効性は,ヨーロッパ産シロイヌナズナおよび地中海産シロイヌナズナの森林火災パターンの優れた予測によって実証される。 この利得は、特に高度に不均衡なデータセットにおいて顕著であり、機能的関係のレギュラーシフトに適応するためにモデルの堅牢性を高めたことを示している。 さらに、トレーニングされたモデルからのSHAP値は、モデルの内部動作の理解をさらに高めます。

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