論文の概要: XAI4Extremes: An interpretable machine learning framework for understanding extreme-weather precursors under climate change
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08163v1
- Date: Tue, 11 Mar 2025 08:27:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-12 15:44:44.161383
- Title: XAI4Extremes: An interpretable machine learning framework for understanding extreme-weather precursors under climate change
- Title（参考訳）: XAI4Extremes:気候変動下での極端に温暖な前駆体を理解するための解釈可能な機械学習フレームワーク
- Authors: Jiawen Wei, Aniruddha Bora, Vivek Oommen, Chenyu Dong, Juntao Yang, Jeff Adie, Chen Chen, Simon See, George Karniadakis, Gianmarco Mengaldo,
- Abstract要約: 気候変動により、極度の気象現象は頻度と強度が増している。
数値気象予測や人工知能ツールの進歩に伴い予測スキルが向上している一方で、極端な気象は依然として課題を呈している。
本稿では,深層学習モデルで同定された極端ウェザー前駆体を示す関係気象図を構築するために,ポストホック解釈可能性法を提案する。
次に、これらの関係マップを異なる複数年周期にまとめて、気候変動がこれらの前駆体に与える影響を理解する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.795404493806402
- License:
- Abstract: Extreme weather events are increasing in frequency and intensity due to climate change. This, in turn, is exacting a significant toll in communities worldwide. While prediction skills are increasing with advances in numerical weather prediction and artificial intelligence tools, extreme weather still present challenges. More specifically, identifying the precursors of such extreme weather events and how these precursors may evolve under climate change remain unclear. In this paper, we propose to use post-hoc interpretability methods to construct relevance weather maps that show the key extreme-weather precursors identified by deep learning models. We then compare this machine view with existing domain knowledge to understand whether deep learning models identified patterns in data that may enrich our understanding of extreme-weather precursors. We finally bin these relevant maps into different multi-year time periods to understand the role that climate change is having on these precursors. The experiments are carried out on Indochina heatwaves, but the methodology can be readily extended to other extreme weather events worldwide.
- Abstract（参考訳）: 気候変動により、極度の気象現象は頻度と強度が増している。
これは、世界中のコミュニティにとって大きな犠牲となっている。
数値気象予測や人工知能ツールの進歩に伴い予測スキルが向上している一方で、極端な気象は依然として課題を呈している。
より具体的には、このような極端な気象現象の前駆体と、これらの前駆体が気候変動の下でどのように進化するかは、まだ不明である。
本稿では,深層学習モデルで同定された極端ウェザー前駆体を示す関連気象マップを構築するために,ポストホック解釈可能性法を提案する。
次に、このマシンビューと既存のドメイン知識を比較して、深層学習モデルが極端に湿潤な前駆体の理解を深める可能性のあるデータのパターンを特定できるかどうかを理解する。
最終的に、これらの関係マップを様々な複数年周期にまとめて、気候変動がこれらの前駆体に与える影響を理解する。
実験はインドシナ熱波で行われているが、この手法は世界中の他の極端な気象事象に容易に拡張できる。
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