論文の概要: Scientifically-Interpretable Reasoning Network (ScIReN): Uncovering the Black-Box of Nature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14054v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 23:21:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-18 17:34:59.266949
• Title: Scientifically-Interpretable Reasoning Network (ScIReN): Uncovering the Black-Box of Nature
• Title（参考訳）: 科学的解釈可能な推論ネットワーク(ScIReN):自然のブラックボックスを発見する
• Authors: Joshua Fan, Haodi Xu, Feng Tao, Md Nasim, Marc Grimson, Yiqi Luo, Carla P. Gomes,
• Abstract要約: 解釈可能なニューラル推論とプロセスベースの推論を組み合わせた,完全透明なフレームワークを提案する。 解釈可能なエンコーダは科学的に有意な潜在パラメータを予測する。 ScIReNは、科学的解釈可能性を提供しながら、予測精度でブラックボックスネットワークを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.959751739424785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural networks are a powerful tool for learning patterns from data. However, they do not respect known scientific laws, nor can they reveal novel scientific insights due to their black-box nature. In contrast, scientific reasoning distills biological or physical principles from observations and controlled experiments, and quantitatively interprets them with process-based models made of mathematical equations. Yet, process-based models rely on numerous free parameters that must be set in an ad-hoc manner, and thus often fit observations poorly in cross-scale predictions. While prior work has embedded process-based models in conventional neural networks, discovering interpretable relationships between parameters in process-based models and input features is still a grand challenge for scientific discovery. We thus propose Scientifically-Interpretable Reasoning Network (ScIReN), a fully-transparent framework that combines interpretable neural and process-based reasoning. An interpretable encoder predicts scientifically-meaningful latent parameters, which are then passed through a differentiable process-based decoder to predict labeled output variables. ScIReN also uses a novel hard-sigmoid constraint layer to restrict latent parameters to meaningful ranges defined by scientific prior knowledge, further enhancing its interpretability. While the embedded process-based model enforces established scientific knowledge, the encoder reveals new scientific mechanisms and relationships hidden in conventional black-box models. We apply ScIReN on two tasks: simulating the flow of organic carbon through soils, and modeling ecosystem respiration from plants. In both tasks, ScIReN outperforms black-box networks in predictive accuracy while providing substantial scientific interpretability -- it can infer latent scientific mechanisms and their relationships with input features.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、データからパターンを学ぶための強力なツールである。 しかし、彼らは既知の科学的法則を尊重しておらず、ブラックボックスの性質から新しい科学的洞察を明らかにすることもできない。 対照的に、科学的推論は生物学的または物理的原理を観察や制御された実験から蒸留し、それらを数学的方程式からなるプロセスベースのモデルで定量的に解釈する。 しかし、プロセスベースのモデルは、アドホックな方法で設定されなければならない多くの自由パラメータに依存しているので、しばしばクロススケールな予測にはあまり適合しない。 これまでの研究では、従来のニューラルネットワークにプロセスベースモデルが組み込まれていたが、プロセスベースモデルと入力特徴のパラメータ間の解釈可能な関係を見つけることは、科学的な発見には依然として大きな課題である。 そこで我々は、解釈可能なニューラルネットワークとプロセスベースの推論を組み合わせた完全透明なフレームワークであるScIReN(Scienceally-Interpretable Reasoning Network)を提案する。 解釈可能なエンコーダは科学的に有意な潜在パラメータを予測し、それを微分可能なプロセスベースのデコーダに渡してラベル付き出力変数を予測する。 ScIReNはまた、科学的事前知識によって定義された有意義な範囲に潜伏パラメータを制限するために、新しいハードシグモイド制約層を使用しており、その解釈可能性をさらに高めている。 組込みプロセスベースモデルは確立された科学的知識を強制する一方で、エンコーダは従来のブラックボックスモデルに隠された新しい科学的メカニズムと関係を明らかにする。 土壌中の有機炭素の流れをシミュレートし,植物からの生態系の呼吸をモデル化する。 どちらのタスクでも、SciIReNはブラックボックスネットワークを予測精度で上回り、科学的解釈可能性も高い。

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