論文の概要: SMRS: advocating a unified reporting standard for surrogate models in the artificial intelligence era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06753v2
• Date: Mon, 09 Jun 2025 16:01:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:09.839182
• Title: SMRS: advocating a unified reporting standard for surrogate models in the artificial intelligence era
• Title（参考訳）: SMRS:人工知能時代におけるサロゲートモデルの統一報告標準の提唱
• Authors: Elizaveta Semenova, Alisa Sheinkman, Timothy James Hitge, Siobhan Mackenzie Hall, Jon Cockayne,
• Abstract要約: 我々は、サロゲートモデルのための構造化レポート標準を確立する緊急の必要性を論じる。 標準化されながらフレキシブルなフレームワークを推進することによって、サロゲートモデリングの信頼性を向上させることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4835379864550937
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Surrogate models are widely used to approximate complex systems across science and engineering to reduce computational costs. Despite their widespread adoption, the field lacks standardisation across key stages of the modelling pipeline, including data sampling, model selection, evaluation, and downstream analysis. This fragmentation limits reproducibility and cross-domain utility -- a challenge further exacerbated by the rapid proliferation of AI-driven surrogate models. We argue for the urgent need to establish a structured reporting standard, the Surrogate Model Reporting Specification (SMRS), that systematically captures essential design and evaluation choices while remaining agnostic to implementation specifics. By promoting a standardised yet flexible framework, we aim to improve the reliability of surrogate modelling, foster interdisciplinary knowledge transfer, and, as a result, accelerate scientific progress in the AI era.
• Abstract（参考訳）: サーロゲートモデルは計算コストを削減するために科学と工学の複雑なシステムを近似するために広く使われている。 広く採用されているにもかかわらず、フィールドはデータサンプリング、モデル選択、評価、下流分析など、モデリングパイプラインの重要なステージにわたって標準化されていない。 この断片化は再現性とクロスドメインユーティリティを制限する -- AI駆動のサロゲートモデルの急速な普及によってさらに悪化する課題だ。 我々は,構造化された報告標準であるSurrogate Model Reporting Specification(SMRS)の確立を急務に要求する。 標準化されたフレキシブルなフレームワークを推進することによって、代理モデリングの信頼性を高め、学際的な知識伝達を促進し、その結果、AI時代の科学的進歩を加速することを目指している。

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