論文の概要: Identifying Trustworthiness Challenges in Deep Learning Models for Continental-Scale Water Quality Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09947v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 01:50:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 15:54:31.269874
• Title: Identifying Trustworthiness Challenges in Deep Learning Models for Continental-Scale Water Quality Prediction
• Title（参考訳）: 大規模水質予測のための深層学習モデルにおける信頼性の課題
• Authors: Xiaobo Xia, Xiaofeng Liu, Jiale Liu, Kuai Fang, Lu Lu, Samet Oymak, William S. Currie, Tongliang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,大陸規模のマルチタスクLSTMモデルにおいて,信頼性の総合評価を行う。 本研究は,流域特性に関連するモデル性能格差の系統的パターンを明らかにする。 この作業は、水資源管理のための信頼できるデータ駆動手法を前進させるためのタイムリーな呼びかけとして役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.4881275941927
• License:
• Abstract: Water quality is foundational to environmental sustainability, ecosystem resilience, and public health. Deep learning models, particularly Long Short-Term Memory (LSTM) networks, offer transformative potential for large-scale water quality prediction and scientific insights generation. However, their widespread adoption in high-stakes decision-making, such as pollution mitigation and equitable resource allocation, is prevented by unresolved trustworthiness challenges including fairness, uncertainty, interpretability, robustness, generalizability, and reproducibility. In this work, we present the first comprehensive evaluation of trustworthiness in a continental-scale multi-task LSTM model predicting 20 water quality variables (encompassing physical/chemical processes, geochemical weathering, and nutrient cycling) across 482 U.S. basins. Our investigation uncovers systematic patterns of model performance disparities linked to basin characteristics, the inherent complexity of biogeochemical processes, and variable predictability, emphasizing critical performance fairness concerns. We further propose methodological frameworks for quantitatively evaluating critical aspects of trustworthiness, including uncertainty, interpretability, and robustness, identifying key limitations that could challenge reliable real-world deployment. This work serves as a timely call to action for advancing trustworthy data-driven methods for water resources management and provides a pathway to offering critical insights for researchers, decision-makers, and practitioners seeking to leverage artificial intelligence (AI) responsibly in environmental management.
• Abstract（参考訳）: 水質は環境の持続可能性、生態系の回復力、公衆衛生に基礎を置いている。 ディープラーニングモデル、特にLong Short-Term Memory (LSTM) ネットワークは、大規模な水質予測と科学的洞察生成のための変革的ポテンシャルを提供する。 しかし, 汚染軽減や資源配分等, 高額な意思決定に広く採用されていることは, 不確実性, 不確実性, 解釈可能性, 堅牢性, 一般化可能性, 再現性といった未解決の信頼性問題によって防止されている。 本研究では, 大陸規模のマルチタスクLSTMモデルにおいて,482の米国流域における水質変動(物理・化学的プロセス, 地化学風化, 栄養循環)を予測し, 信頼性の総合評価を行った。 本研究は, 流域特性, 生物地球化学プロセス固有の複雑さ, 変動予測可能性に関連するモデル性能格差の系統的パターンを明らかにする。 さらに,信頼性,不確実性,解釈可能性,堅牢性などの重要な側面を定量的に評価するための方法論的枠組みを提案する。 この研究は、水資源管理のための信頼できるデータ駆動手法を進化させるためのタイムリーな呼びかけとして機能し、研究者、意思決定者、そして環境管理に責任を負う人工知能(AI)を活用しようとする実践者に重要な洞察を提供するための経路を提供する。

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