論文の概要: Case for a unified surrogate modelling framework in the age of AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06753v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 18:31:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:29:32.829011
• Title: Case for a unified surrogate modelling framework in the age of AI
• Title（参考訳）: AI時代の統一サロゲートモデリングフレームワークの事例
• Authors: Elizaveta Semenova,
• Abstract要約: 我々は,サロゲートモデルの開発と評価をガイドする統合フレームワークの必要性を論じる。 本稿では,サロゲートモデリングの信頼性の向上,学際的知識伝達の促進,科学的な進歩の促進を図る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Surrogate models are widely used in natural sciences, engineering, and machine learning to approximate complex systems and reduce computational costs. However, the current landscape lacks standardisation across key stages of the pipeline, including data collection, sampling design, model class selection, evaluation metrics, and downstream task performance analysis. This fragmentation limits reproducibility, reliability, and cross-domain applicability. The issue has only been exacerbated by the AI revolution and a new suite of surrogate model classes that it offers. In this position paper, we argue for the urgent need for a unified framework to guide the development and evaluation of surrogate models. We outline essential steps for constructing a comprehensive pipeline and discuss alternative perspectives, such as the benefits of domain-specific frameworks. By advocating for a standardised approach, this paper seeks to improve the reliability of surrogate modelling, foster cross-disciplinary knowledge transfer, and, as a result, accelerate scientific progress.
• Abstract（参考訳）: サロゲートモデルは、複雑なシステムを近似し計算コストを削減するために、自然科学、工学、機械学習で広く使われている。 しかしながら、現在の状況では、データ収集、サンプリング設計、モデルクラスの選択、評価メトリクス、ダウンストリームタスクパフォーマンス分析など、パイプラインの重要なステージにおける標準化が欠如している。 この断片化は再現性、信頼性、ドメイン間の適用性を制限する。 この問題は、AI革命と、同社が提供する新しいサロゲートモデルクラスによって、さらに悪化しただけである。 本稿では,サロゲートモデルの開発と評価をガイドする統合フレームワークの必要性を論じる。 包括的なパイプラインを構築するための重要なステップを概説し、ドメイン固有のフレームワークのメリットなど、別の視点について議論する。 標準化されたアプローチを提唱することで,サロゲートモデリングの信頼性の向上,学際的知識伝達の促進,科学的な進歩の促進を目指す。

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