論文の概要: Interpretable Prognostics with Concept Bottleneck Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17575v1
• Date: Mon, 27 May 2024 18:15:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:31:09.186836
• Title: Interpretable Prognostics with Concept Bottleneck Models
• Title（参考訳）: 概念ボトルネックモデルによる解釈可能な予後
• Authors: Florent Forest, Katharina Rombach, Olga Fink,
• Abstract要約: 概念ボトルネックモデル(Concept Bottleneck Models, CBM)は、概念的説明に基づいて本質的に解釈可能なニューラルネットワークアーキテクチャである。 CBMはドメインの専門家がテスト時にコンセプトアクティベーションに介入できるようにする。 ケーススタディでは,CBMの性能がブラックボックスモデルと同等か優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.939858158928473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning approaches have recently been extensively explored for the prognostics of industrial assets. However, they still suffer from a lack of interpretability, which hinders their adoption in safety-critical applications. To improve their trustworthiness, explainable AI (XAI) techniques have been applied in prognostics, primarily to quantify the importance of input variables for predicting the remaining useful life (RUL) using post-hoc attribution methods. In this work, we propose the application of Concept Bottleneck Models (CBMs), a family of inherently interpretable neural network architectures based on concept explanations, to the task of RUL prediction. Unlike attribution methods, which explain decisions in terms of low-level input features, concepts represent high-level information that is easily understandable by users. Moreover, once verified in actual applications, CBMs enable domain experts to intervene on the concept activations at test-time. We propose using the different degradation modes of an asset as intermediate concepts. Our case studies on the New Commercial Modular AeroPropulsion System Simulation (N-CMAPSS) aircraft engine dataset for RUL prediction demonstrate that the performance of CBMs can be on par or superior to black-box models, while being more interpretable, even when the available labeled concepts are limited. Code available at \href{https://github.com/EPFL-IMOS/concept-prognostics/}{\url{github.com/EPFL-IMOS/concept-prognostics/}}.
• Abstract（参考訳）: 深層学習のアプローチは、最近、産業資産の予後について広範囲に研究されている。 しかし、それらは依然として解釈可能性の欠如に悩まされており、安全クリティカルなアプリケーションへの導入を妨げている。 信頼性を向上させるために、説明可能なAI(XAI)技術は、主にポストホック帰属法を用いて残りの有用生命(RUL)を予測するための入力変数の重要性を定量化するために、予後学に応用されている。 本稿では,概念記述に基づく本質的に解釈可能なニューラルネットワークアーキテクチャのファミリーであるConcept Bottleneck Models (CBMs) を,RUL予測の課題に適用することを提案する。 低レベルな入力特徴の観点で決定を説明する属性法とは異なり、概念はユーザが容易に理解できる高レベルな情報を表す。 さらに、一度実際のアプリケーションで検証されると、CBMはドメインの専門家がテスト時にコンセプトアクティベーションに介入することを可能にする。 本稿では、資産の異なる劣化モードを中間概念として用いることを提案する。 RUL予測のための航空機エンジンデータセットN-CMAPSS(New Commercial Modular Aero Propulsion System Simulation)のケーススタディでは、CBMの性能はブラックボックスモデルと同等か優れているが、使用可能なラベル付き概念が限られている場合でもより解釈可能であることを示した。 コードは \href{https://github.com/EPFL-IMOS/concept-prognostics/}{\url{github.com/EPFL-IMOS/concept-prognostics/}} で公開されている。

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