論文の概要: Discovering Latent Structural Causal Models from Spatio-Temporal Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05331v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 05:12:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:55:39.985659
• Title: Discovering Latent Structural Causal Models from Spatio-Temporal Data
• Title（参考訳）: 時空間データから潜在構造因果モデルを発見する
• Authors: Kun Wang, Sumanth Varambally, Duncan Watson-Parris, Yi-An Ma, Rose Yu,
• Abstract要約: SPACY(SPAtiotemporal Causal discoverY)は変分推論に基づく新しいフレームワークである。 SPACYは、合成データに対する最先端のベースラインよりも優れ、大きなグリッドに対してスケーラブルであり、現実世界の気候データから既知の重要な現象を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.400027588427964
• License:
• Abstract: Many important phenomena in scientific fields such as climate, neuroscience, and epidemiology are naturally represented as spatiotemporal gridded data with complex interactions. For example, in climate science, researchers aim to uncover how large-scale events, such as the North Atlantic Oscillation (NAO) and the Antarctic Oscillation (AAO), influence other global processes. Inferring causal relationships from these data is a challenging problem compounded by the high dimensionality of such data and the correlations between spatially proximate points. We present SPACY (SPAtiotemporal Causal discoverY), a novel framework based on variational inference, designed to explicitly model latent time-series and their causal relationships from spatially confined modes in the data. Our method uses an end-to-end training process that maximizes an evidence-lower bound (ELBO) for the data likelihood. Theoretically, we show that, under some conditions, the latent variables are identifiable up to transformation by an invertible matrix. Empirically, we show that SPACY outperforms state-of-the-art baselines on synthetic data, remains scalable for large grids, and identifies key known phenomena from real-world climate data.
• Abstract（参考訳）: 気候、神経科学、疫学などの科学分野における多くの重要な現象は、複雑な相互作用を伴う時空間的格子データとして自然に表される。 例えば、気候科学において、研究者は、北大西洋振動(NAO)や南極振動(AAO)といった大規模な事象が、他のグローバルプロセスにどのように影響するかを明らかにすることを目的としている。 これらのデータから因果関係を推定することは、そのようなデータの高次元性と空間的近位点間の相関によって合成される難しい問題である。 SPACY(SPAtiotemporal Causal discoverY)は変動推論に基づく新しいフレームワークであり,空間的に制限されたデータモードからの潜時時系列とその因果関係を明示的にモデル化する。 本手法では,データ可能性に対してエビデンス・ローアーバウンド(ELBO)を最大化するエンドツーエンドのトレーニングプロセスを用いる。 理論的には、ある条件下では、潜伏変数は可逆行列によって変換できる。 経験的に、SPACYは、合成データに対する最先端のベースラインよりも優れており、大きなグリッドに対してスケーラブルであり、現実世界の気候データから既知の重要な現象を識別する。

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