論文の概要: Breaking the Black Box: Inherently Interpretable Physics-Informed Machine Learning for Imbalanced Seismic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19031v1
• Date: Tue, 26 Aug 2025 13:48:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.86761
• Title: Breaking the Black Box: Inherently Interpretable Physics-Informed Machine Learning for Imbalanced Seismic Data
• Title（参考訳）: ブラックボックスを破る:不均衡地震データのための物理インフォームド・機械学習
• Authors: Vemula Sreenath, Filippo Gatti, Pierre Jehel,
• Abstract要約: 地盤運動モデル(GMM)は、地震時に地盤がどれほど強く揺れるかを予測する。 従来の機械学習アプローチは、世界中の大規模な地震データベースのために、GMMの開発に人気がある。 本研究では、HazBinLoss関数を用いた透過的なMLアーキテクチャを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4078247440919473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ground motion models (GMMs) predict how strongly the ground will shake during an earthquake. They are essential for structural analysis, seismic design, and seismic risk assessment studies. Traditional machine learning (ML) approaches are popular to develop GMMs, due to large earthquake databases worldwide. However, they operate as "black boxes," which are hard to interpret and trust, limiting their use in high-stake decisions. Additionally, these databases suffer from significant data imbalances: fewer large, critically damaging records near the fault compared to abundant, less severely damaging distant records. These two limitations are addressed in this work by developing a transparent ML architecture using the HazBinLoss function. Each input (e.g., magnitude, distance, their interaction term, etc.) is processed separately and added linearly to obtain the output, resulting in exact contribution of each term. The HazBinLoss function assigns higher weights to critical near-field large magnitude records and lower weights to less-critical far-field smaller magnitude records, during training to prevent underprediction of the most damaging scenarios. Our model captures known seismological principles and achieves comparable performance with established GMMs while maintaining transparency. This framework enables broader adoption of ML-based approaches for risk assessment studies and disaster planning.
• Abstract（参考訳）: 地盤運動モデル(GMM)は、地震時に地盤がどれほど強く揺れるかを予測する。 これらは構造解析、地震設計、地震リスク評価研究に不可欠である。 従来の機械学習(ML)アプローチは、世界中の大規模な地震データベースのために、GMMの開発に人気がある。 しかし、それらは「ブラックボックス」として機能し、解釈と信頼が困難であり、高い意思決定における使用を制限する。 さらに、これらのデータベースは重大なデータ不均衡に悩まされており、断層付近のレコードは、豊富なレコードに比べて、大きく、致命傷を負っている。 この2つの制限は、HazBinLoss関数を使用して透過的なMLアーキテクチャを開発することで解決される。 それぞれの入力(例えば、大きさ、距離、相互作用項など)を別々に処理し、線形に加算して出力を取得し、各項の正確な寄与をもたらす。 HazBinLoss関数は、トレーニング中に、最も損傷の少ないシナリオの過小評価を防ぐために、より重みを臨界近距離大記録に割り当て、より低い重みを最小遠距離小記録に割り当てる。 我々のモデルは、既知の地震学の原理を捉え、透明性を維持しつつ、確立されたGMMと同等のパフォーマンスを達成する。 このフレームワークは、リスクアセスメント研究や災害計画のためのMLベースのアプローチを広く採用することを可能にする。

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