論文の概要: Applications of Explainable artificial intelligence in Earth system science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11882v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 15:05:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-20 00:55:56.939812
- Title: Applications of Explainable artificial intelligence in Earth system science
- Title（参考訳）: 地球システム科学における説明可能な人工知能の応用
- Authors: Feini Huang, Shijie Jiang, Lu Li, Yongkun Zhang, Ye Zhang, Ruqing Zhang, Qingliang Li, Danxi Li, Wei Shangguan, Yongjiu Dai,
- Abstract要約: このレビューは、説明可能なAI(XAI)の基礎的な理解を提供することを目的としている。
XAIはモデルをより透明にする強力なツールセットを提供する。
我々は、地球系科学(ESS)において、XAIが直面する4つの重要な課題を識別する。
AIモデルは未知を探索し、XAIは説明を提供することでギャップを埋める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.454478986296152
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, artificial intelligence (AI) rapidly accelerated its influence and is expected to promote the development of Earth system science (ESS) if properly harnessed. In application of AI to ESS, a significant hurdle lies in the interpretability conundrum, an inherent problem of black-box nature arising from the complexity of AI algorithms. To address this, explainable AI (XAI) offers a set of powerful tools that make the models more transparent. The purpose of this review is twofold: First, to provide ESS scholars, especially newcomers, with a foundational understanding of XAI, serving as a primer to inspire future research advances; second, to encourage ESS professionals to embrace the benefits of AI, free from preconceived biases due to its lack of interpretability. We begin with elucidating the concept of XAI, along with typical methods. We then delve into a review of XAI applications in the ESS literature, highlighting the important role that XAI has played in facilitating communication with AI model decisions, improving model diagnosis, and uncovering scientific insights. We identify four significant challenges that XAI faces within the ESS, and propose solutions. Furthermore, we provide a comprehensive illustration of multifaceted perspectives. Given the unique challenges in ESS, an interpretable hybrid approach that seamlessly integrates AI with domain-specific knowledge appears to be a promising way to enhance the utility of AI in ESS. A visionary outlook for ESS envisions a harmonious blend where process-based models govern the known, AI models explore the unknown, and XAI bridges the gap by providing explanations.
- Abstract（参考訳）: 近年,人工知能(AI)の影響が急速に加速し,適切に活用すれば,地球システム科学(ESS)の発展が促進されることが期待されている。
AIをESSに適用する場合、重要なハードルは、AIアルゴリズムの複雑さから生じるブラックボックスの本質的な問題である解釈可能性の問題にある。
これを解決するために、説明可能なAI(XAI)は、モデルをより透明にする強力なツールセットを提供する。
このレビューの目的は2つある: まず、ESS学者、特に新参者に対して、XAIの基本的な理解を提供すること、そして、将来の研究進歩を刺激するプライマーとして機能すること、そして2つ目は、ESS専門家がAIの利点を受け入れることを奨励することである。
まず、XAIの概念と典型的な方法の解明から始める。
次に、ESS文学におけるXAI応用のレビューを掘り下げ、XAIがAIモデル決定とのコミュニケーションを促進し、モデル診断を改善し、科学的洞察を明らかにする上で果たした重要な役割を強調します。
我々は、XAIがESS内で直面している4つの重要な課題を特定し、解決策を提案する。
さらに,多面的視点の包括的図示も提供する。
ESSのユニークな課題を考えると、AIとドメイン固有の知識をシームレスに統合する解釈可能なハイブリッドアプローチは、ESSにおけるAIの有用性を高めるための有望な方法であるようだ。
AIモデルは未知を探索し、XAIは説明を提供することでギャップを埋める。
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