論文の概要: Explainable AI models for predicting liquefaction-induced lateral spreading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15959v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 16:25:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 18:41:38.072709
• Title: Explainable AI models for predicting liquefaction-induced lateral spreading
• Title（参考訳）: 液状化誘起横方向拡散予測のための説明可能なAIモデル
• Authors: Cheng-Hsi Hsiao, Krishna Kumar, Ellen Rathje,
• Abstract要約: 機械学習は横方向の拡散予測モデルを改善することができる。 機械学習モデルの“ブラックボックス”の性質は、重要な意思決定における採用を妨げる可能性がある。 この研究は、信頼性と情報的意思決定のための説明可能な機械学習の価値を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6221957454728797
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Earthquake-induced liquefaction can cause substantial lateral spreading, posing threats to infrastructure. Machine learning (ML) can improve lateral spreading prediction models by capturing complex soil characteristics and site conditions. However, the "black box" nature of ML models can hinder their adoption in critical decision-making. This study addresses this limitation by using SHapley Additive exPlanations (SHAP) to interpret an eXtreme Gradient Boosting (XGB) model for lateral spreading prediction, trained on data from the 2011 Christchurch Earthquake. SHAP analysis reveals the factors driving the model's predictions, enhancing transparency and allowing for comparison with established engineering knowledge. The results demonstrate that the XGB model successfully identifies the importance of soil characteristics derived from Cone Penetration Test (CPT) data in predicting lateral spreading, validating its alignment with domain understanding. This work highlights the value of explainable machine learning for reliable and informed decision-making in geotechnical engineering and hazard assessment.
• Abstract（参考訳）: 地震によって引き起こされる液状化は、インフラへの脅威として、相当に横方向の拡散を引き起こす可能性がある。 マシンラーニング(ML)は、複雑な土壌特性と現場条件をキャプチャすることで、横方向の拡散予測モデルを改善することができる。 しかし、MLモデルの"ブラックボックス"の性質は、重要な意思決定における採用を妨げる可能性がある。 本研究は,2011年クライストチャーチ地震のデータに基づいて訓練された横方向拡散予測のためのeXtreme Gradient Boosting(XGB)モデルの解釈にSHAP(SHapley Additive ExPlanations)を用いることにより,この制限に対処する。 SHAP分析は、モデルの予測を駆動し、透明性を高め、確立されたエンジニアリング知識との比較を可能にする要因を明らかにする。 その結果, コーン浸透試験(CPT)データから得られた土壌特性の重要性をXGBモデルで同定し, 領域理解との整合性を検証した。 この研究は、地球工学とハザードアセスメントにおける信頼性とインフォームドな意思決定のための説明可能な機械学習の価値を強調している。

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