論文の概要: Correlation to Causation: A Causal Deep Learning Framework for Arctic Sea Ice Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.02093v1
• Date: Mon, 03 Mar 2025 22:24:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:22:41.429321
• Title: Correlation to Causation: A Causal Deep Learning Framework for Arctic Sea Ice Prediction
• Title（参考訳）: 北極海氷予測のための因果深層学習フレームワークCausationとの相関
• Authors: Emam Hossain, Muhammad Hasan Ferdous, Jianwu Wang, Aneesh Subramanian, Md Osman Gani,
• Abstract要約: 本稿では,因果探索アルゴリズムとハイブリッドディープラーニングアーキテクチャを組み合わせた因果学習フレームワークを提案する。 提案手法は因果的重要な要因を特定し,直接影響のある特徴を優先し,特徴オーバーヘッドを低減し,計算効率を向上する。 実験により、因果的特徴の統合は、深層学習モデルの予測精度と複数のリードタイムでの解釈可能性を高めることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.868211565468035
• License:
• Abstract: Traditional machine learning and deep learning techniques rely on correlation-based learning, often failing to distinguish spurious associations from true causal relationships, which limits robustness, interpretability, and generalizability. To address these challenges, we propose a causality-driven deep learning framework that integrates Multivariate Granger Causality (MVGC) and PCMCI+ causal discovery algorithms with a hybrid deep learning architecture. Using 43 years (1979-2021) of daily and monthly Arctic Sea Ice Extent (SIE) and ocean-atmospheric datasets, our approach identifies causally significant factors, prioritizes features with direct influence, reduces feature overhead, and improves computational efficiency. Experiments demonstrate that integrating causal features enhances the deep learning model's predictive accuracy and interpretability across multiple lead times. Beyond SIE prediction, the proposed framework offers a scalable solution for dynamic, high-dimensional systems, advancing both theoretical understanding and practical applications in predictive modeling.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械学習とディープラーニングの技術は相関に基づく学習に依存しており、しばしば、堅牢性、解釈可能性、一般化可能性を制限する真の因果関係と急激な関連を区別することができない。 これらの課題に対処するために,多変量グラガー因果関係(MVGC)とPCMCI+因果発見アルゴリズムをハイブリッドディープラーニングアーキテクチャに統合した因果学習フレームワークを提案する。 日・月毎の北極海氷活動(SIE)と海洋大気データセットの43年 (1979-2021) を用いて, 因果的重要な要因を特定し, 直接影響のある特徴を優先し, 特徴オーバーヘッドを低減し, 計算効率を向上させる。 実験により、因果的特徴の統合は、深層学習モデルの予測精度と複数のリードタイムでの解釈可能性を高めることが示されている。 SIE予測以外にも、提案フレームワークは動的で高次元のシステムに対してスケーラブルなソリューションを提供し、予測モデリングにおける理論的理解と実践的応用を前進させる。

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