論文の概要: Scientifically-Interpretable Reasoning Network (ScIReN): Discovering Hidden Relationships in the Carbon Cycle and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14054v2
- Date: Thu, 07 Aug 2025 19:04:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-11 18:31:47.13361
- Title: Scientifically-Interpretable Reasoning Network (ScIReN): Discovering Hidden Relationships in the Carbon Cycle and Beyond
- Title（参考訳）: 科学的に解釈可能な推論ネットワーク(ScIReN):炭素サイクルとそれを超える隠れた関係を明らかにする
- Authors: Joshua Fan, Haodi Xu, Feng Tao, Md Nasim, Marc Grimson, Yiqi Luo, Carla P. Gomes,
- Abstract要約: 科学者は、既存の知識に基づいて土壌炭素循環の数学的プロセスに基づくモデルを開発した。
本稿では,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を提案する。
- 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: Understanding how carbon flows through the soil is crucial for mitigating the effects of climate change. While soils have potential to sequester carbon from the atmosphere, the soil carbon cycle remains poorly understood. Scientists have developed mathematical process-based models of the soil carbon cycle based on existing knowledge, but they contain numerous unknown parameters that must be set in an ad-hoc manner, and often fit observations poorly. On the other hand, neural networks can learn patterns from data, but do not respect known scientific laws, nor can they reveal novel scientific relationships due to their black-box nature. 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 leverages Kolmogorov-Arnold networks (KAN) to ensure the encoder is fully interpretable and reveals relationships between input features and latent parameters; it uses novel smoothness penalties to balance expressivity and simplicity. ScIReN also uses a novel hard-sigmoid constraint layer to restrict latent parameters to meaningful ranges defined by scientific prior knowledge. While the process-based decoder enforces established scientific knowledge, the KAN-based encoder reveals new scientific 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）: 気候変動の影響を緩和するためには、土壌を炭素がどう流れるかを理解することが重要です。
土壌は大気から炭素を回収する可能性があるが、土壌の炭素循環はよく分かっていない。
科学者は、既存の知識に基づいて土壌炭素循環の数学的プロセスに基づくモデルを開発したが、多くの未知のパラメータが含まれており、そのパラメータはアドホックな方法で設定され、しばしば観測に適していない。
一方、ニューラルネットワークはデータからパターンを学ぶことができるが、既知の科学的法則を尊重するわけではなく、ブラックボックスの性質から新しい科学的関係を明らかにすることもできない。
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Kolmogorov-Arnoldネットワーク(KAN)を活用し、エンコーダが完全に解釈可能であることを保証し、入力特徴と潜在パラメータの関係を明らかにする。
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する。
プロセスベースのデコーダは確立した科学的知識を強制する一方、kanベースの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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