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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05331v2
• Date: Tue, 03 Jun 2025 03:46:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 01:42:08.931989
• Title: Discovering Latent Causal Graphs from Spatio-Temporal Data
• Title（参考訳）: 時空間データから潜在因果グラフを発見する
• Authors: Kun Wang, Sumanth Varambally, Duncan Watson-Parris, Yi-An Ma, Rose Yu,
• Abstract要約: 宇宙における潜在因果構造に基づく因果推論のための新しい枠組みであるSPACYを提案する。 SPACYは、空間内の潜伏因果構造を発見し、そのようなデータの高次元性を緩和する。 また、実際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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many important phenomena in scientific fields like climate, neuroscience, and epidemiology are naturally represented as spatiotemporal gridded data with complex interactions. 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 model latent time series and their causal relationships from spatiotemporal data. SPACY alleviates the high-dimensional challenge by discovering causal structures in the latent space. To aggregate spatially proximate, correlated grid points, we use \change{spatial factors, parametrized by spatial kernel functions}, to map observational time series to latent representations. \change{Theoretically, we generalize the problem to a continuous spatial domain and establish identifiability when the observations arise from a nonlinear, invertible function of the product of latent series and spatial factors. Using this approach, we avoid assumptions that are often unverifiable, including those about instantaneous effects or sufficient variability.} Empirically, SPACY outperforms state-of-the-art baselines on synthetic data, even in challenging settings where existing methods struggle, while remaining scalable for large grids. SPACY also identifies key known phenomena from real-world climate data.
• Abstract（参考訳）: 気候、神経科学、疫学といった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。 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,時空間データから潜時時系列と因果関係をモデル化するための変分推論に基づく新しいフレームワークである。 SPACYは、潜伏空間の因果構造を発見することによって、高次元の課題を緩和する。 空間的に近接する相関格子点を集約するために、観測時系列を潜在表現にマッピングするために、空間カーネル関数によってパラメータ化された \change{spatial factor を用いる。 \change{Theoretically, we generalize the problem to a continuous space domain and establish identifiability when the observed occur from a non, invertible function of the product of latent series and space factors。 このアプローチを用いることで、即時効果や十分な変数を含む、しばしば検証不可能な仮定を避けることができる。 SPACYは、既存のメソッドが苦労する困難な環境でも、大規模なグリッドに対してスケーラブルでありながら、合成データに対する最先端のベースラインを上回ります。 SPACYはまた、現実世界の気候データから既知の重要な現象を特定する。

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