論文の概要: Breaking the Black Box: Inherently Interpretable Physics-Constrained Machine Learning With Weighted Mixed-Effects for Imbalanced Seismic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19031v2
• Date: Wed, 05 Nov 2025 14:32:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-06 16:07:39.789248
• Title: Breaking the Black Box: Inherently Interpretable Physics-Constrained Machine Learning With Weighted Mixed-Effects for Imbalanced Seismic Data
• Title（参考訳）: ブラックボックスを破る:不均衡地震データに対する重み付き混合効果を用いた物理制約付き機械学習
• Authors: Vemula Sreenath, Filippo Gatti, Pierre Jehel,
• Abstract要約: 地動モデル(GMM)は地震のリスク軽減とインフラ設計に重要である。 既存の機械学習ベースのGMMは"ブラックボックス"として動作し、エンジニアリング上の決定に対する信頼性を損なう不透明さを生み出す。 本研究では,新規なHazBinLossと整合正則化を用いた独立付加経路を用いた本質的に解釈可能なニューラルネットワークを開発した。
• 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) are critical for seismic risk mitigation and infrastructure design. Machine learning (ML) is increasingly applied to GMM development due to expanding strong motion databases. However, existing ML-based GMMs operate as 'black boxes,' creating opacity that undermines confidence in engineering decisions. Moreover, seismic datasets exhibit severe imbalance, with scarce large-magnitude near-field records causing systematic underprediction of critical high-hazard ground motions. Despite these limitations, research addressing both interpretability and data imbalance remains limited. This study develops an inherently interpretable neural network employing independent additive pathways with novel HazBinLoss and concurvity regularization. HazBinLoss integrates physics-constrained weighting with inverse bin count scaling to address underfitting in sparse, high-hazard regions. Concurvity regularization enforces pathway orthogonality, reducing inter-pathway correlation. The model achieves robust performance: mean squared error = 0.6235, mean absolute error = 0.6230, and coefficient of determination = 88.48%. Pathway scaling corroborates established seismological behaviors. Weighted hierarchical Student-t mixed-effects analysis demonstrates unbiased residuals with physically consistent variance partitioning: sigma components range from 0.26-0.38 (inter-event), 0.12-0.41 (inter-region), 0.58-0.71 (intra-event), and 0.68-0.89 (total). The lower inter-event and higher intra-event components have implications for non-ergodic hazard analysis. Predictions exhibit strong agreement with NGA-West2 GMMs across diverse conditions. This interpretable framework advances GMMs, establishing a transparent, physics-consistent foundation for seismic hazard and risk assessment.
• Abstract（参考訳）: 地動モデル(GMM)は地震のリスク軽減とインフラ設計に重要である。 機械学習(ML)は、強力なモーションデータベースの拡大により、GMM開発にますます適用されている。 しかし、既存のMLベースのGMMは「ブラックボックス」として運用されており、エンジニアリング上の決定に対する信頼を損なう不透明さを生み出している。 さらに, 地震データセットは, 強震動の系統的下振れを生じさせる大域近傍記録が乏しく, 激しい不均衡を示す。 これらの制限にもかかわらず、解釈可能性とデータの不均衡の両方に対処する研究は依然として限られている。 本研究では,新規なHazBinLossと整合正則化を用いた独立付加経路を用いた本質的に解釈可能なニューラルネットワークを開発した。 HazBinLossは、物理学に制約された重み付けと逆ビンカウントスケーリングを統合し、スパースでハイハザードな地域での不適合に対処する。 並行正則化は経路直交を強制し、経路間の相関を減少させる。 平均二乗誤差 = 0.6235、平均絶対誤差 = 0.6230、決定係数 = 88.48%である。 経路スケーリングは、地震学的行動を確立した。 重み付き階層的学生-t混合効果分析は、物理的に一貫した分散分割を伴う不偏残差を示す:シグマ成分は、0.26-0.38(中間領域)、0.12-0.41(中間領域)、0.58-0.71(イントラ領域)、0.68-0.89(垂直領域)である。 下層部と上層部は非エルゴディック型ハザード分析に影響を及ぼす。 予測は様々な条件でNGA-West2 GMMと強く一致している。 この解釈可能な枠組みは、GMMを進化させ、地震の危険とリスク評価のための透明で物理に一貫性のある基盤を確立する。

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