論文の概要: Using Machine Learning to Discover Parsimonious and Physically-Interpretable Representations of Catchment-Scale Rainfall-Runoff Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04845v2
• Date: Thu, 16 Jan 2025 18:48:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:08:08.526397
• Title: Using Machine Learning to Discover Parsimonious and Physically-Interpretable Representations of Catchment-Scale Rainfall-Runoff Dynamics
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた流域規模の降雨・流出動態の同義的で物理的に解釈可能な表現の探索
• Authors: Yuan-Heng Wang, Hoshin V. Gupta,
• Abstract要約: 本稿では,汎用ネットワークアーキテクチャの基本計算単位としてMass Conserving Perceptron (MCP) を用いる方法を示す。 物理的解釈可能性と優れた予測性能は,比較的相似な分散状態マルチフローパスネットワークを用いて達成可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License:
• Abstract: Despite the excellent real-world predictive performance of modern machine learning (ML) methods, many scientists remain hesitant to discard traditional physical-conceptual (PC) approaches due mainly to their relative interpretability, which contributes to credibility during decision-making. In this context, a currently underexplored aspect of ML is how to develop minimally-optimal representations that can facilitate better insight regarding system functioning. Regardless of how this is achieved, it is arguably true that parsimonious representations better support the advancement of scientific understanding. Our own view is that ML-based modeling of geoscientific systems should be based in the use of computational units that are fundamentally interpretable by design. This paper continues our exploration of how the strengths of ML can be exploited in the service of better understanding via scientific investigation. Here, we use the Mass Conserving Perceptron (MCP) as the fundamental computational unit in a generic network architecture consisting of nodes arranged in series and parallel to explore several generic and important issues related to the use of observational data for constructing input-state-output models of dynamical systems. In the context of lumped catchment modeling, we show that physical interpretability and excellent predictive performance can both be achieved using a relatively parsimonious distributed-state multiple-flow-path network with context-dependent gating and information sharing across the nodes, suggesting that MCP-based modeling can play a significant role in application of ML to geoscientific investigation.
• Abstract（参考訳）: 現代の機械学習(ML)手法の優れた実世界の予測性能にもかかわらず、多くの科学者は、意思決定の信頼性に寄与する相対的解釈可能性を中心に、伝統的な物理概念(PC)アプローチを捨てることをためらっている。 この文脈では、MLの現在未調査の側面は、システム機能に関するより良い洞察を促進するために、最小限の最適表現を開発する方法である。 これがどう達成されたかは問わないが、同義的な表現が科学的な理解の進歩をより良く支えていることは疑いようもなく事実である。 我々の見解では、MLに基づく地学システムのモデリングは、設計によって根本的に解釈可能な計算単位をベースとすべきである。 本稿では,MLの強みを科学的研究を通じて理解を深めるために活用する方法を探究する。 本稿では、並列に配列されたノードからなる汎用ネットワークアーキテクチャの基本計算単位として、MCP(Mass Conserving Perceptron)を用いて、動的システムの入力状態出力モデルを構築するための観測データの使用に関連する、いくつかの一般的かつ重要な問題を探索する。 ラムトキャッチメント・モデリングの文脈において, 状況に依存したゲーティングとノード間の情報共有を備えた分散状態多重フローパスネットワークを用いて, 物理的解釈可能性と優れた予測性能を両立できることを示し, MCPに基づくモデリングが, MLの地質調査への応用において重要な役割を担っていることを示唆する。

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