Fugu-MT 論文翻訳(概要): Domain Adaptation for Industrial Time-series Forecasting via Counterfactual Inference

論文の概要: Domain Adaptation for Industrial Time-series Forecasting via Counterfactual Inference

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14214v1
Date: Fri, 19 Jul 2024 11:19:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-22 17:44:33.983350
Title: Domain Adaptation for Industrial Time-series Forecasting via Counterfactual Inference
Title（参考訳）: 産業時系列予測のための非現実的推論によるドメイン適応
Authors: Chao Min, Guoquan Wen, Jiangru Yuan, Jun Yi, Xing Guo,
Abstract要約: 産業時系列は、構造データが生産プロセス情報に応答するので、データ駆動意思決定に利用することができる。しかし、データ不足による少数ショットの予測や、不明な治療方針による意思決定の理解など、業界における時系列予測にはいくつかの課題がある。限られたデータで関心領域の性能を向上させるために,新しい因果ドメイン適応フレームワークCausal Domain Adaptationを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5274335293977956
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Industrial time-series, as a structural data responds to production process information, can be utilized to perform data-driven decision-making for effective monitoring of industrial production process. However, there are some challenges for time-series forecasting in industry, e.g., predicting few-shot caused by data shortage, and decision-confusing caused by unknown treatment policy. To cope with the problems, we propose a novel causal domain adaptation framework, Causal Domain Adaptation (CDA) forecaster to improve the performance on the interested domain with limited data (target). Firstly, we analyze the causality existing along with treatments, and thus ensure the shared causality over time. Subsequently, we propose an answer-based attention mechanism to achieve domain-invariant representation by the shared causality in both domains. Then, a novel domain-adaptation is built to model treatments and outcomes jointly training on source and target domain. The main insights are that our designed answer-based attention mechanism allows the target domain to leverage the existed causality in source time-series even with different treatments, and our forecaster can predict the counterfactual outcome of industrial time-series, meaning a guidance in production process. Compared with commonly baselines, our method on real-world and synthetic oilfield datasets demonstrates the effectiveness in across-domain prediction and the practicality in guiding production process
Abstract（参考訳）: 産業時系列は、構造データが生産工程情報に応答するので、産業生産工程を効果的に監視するためのデータ駆動意思決定に利用することができる。しかし、データ不足による少数ショットの予測や、不明な治療方針による意思決定の理解など、業界における時系列予測にはいくつかの課題がある。これらの問題に対処するため、限られたデータ(ターゲット)で関心領域の性能を向上させるために、新しい因果ドメイン適応フレームワーク、因果ドメイン適応(CDA)予測器を提案する。まず、治療とともに存在する因果関係を分析し、時間とともに共有因果関係を確実にする。次に,両領域間の共用因果関係によるドメイン不変表現を実現するための応答に基づくアテンション機構を提案する。次に、ソースドメインとターゲットドメインを共同でトレーニングする処理と成果をモデル化する新しいドメイン適応を構築します。主な洞察は、設計された回答に基づく注意機構により、異なる処理であっても、ターゲットドメインがソース時系列に存在する因果性を活用することができ、予測器は産業時系列の反実的な結果、すなわち生産過程におけるガイダンスを予測できるということである。一般的なベースラインと比較すると,本手法は実世界の油田データセットおよび合成油田データセットを用いて,ドメイン間予測の有効性と生産プロセスの指導における実用性を示す。

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