論文の概要: Knowledge distillation as a pathway toward next-generation intelligent ecohydrological modeling systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01972v1
• Date: Tue, 02 Sep 2025 05:24:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.917012
• Title: Knowledge distillation as a pathway toward next-generation intelligent ecohydrological modeling systems
• Title（参考訳）: 次世代知的生態系モデリングシステムへの道筋としての知識蒸留
• Authors: Long Jiang, Yang Yang, Ting Fong May Chui, Morgan Thornwell, Hoshin Vijai Gupta,
• Abstract要約: プロセスベースモデルと機械学習(ML)を統合した3段階統合フレームワークを提案する。 第1相、行動蒸留は、代理学習とモデルの単純化を通じてプロセスモデルを強化する。 構造蒸留の第II相は、グラフニューラルネットワーク(GNN)内のモジュラー成分としてプロセス方程式を再構成する 認知的蒸留の第III相は、専門家の推論と適応的な意思決定をインテリジェントなモデリングエージェントに組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9297240479517836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulating ecohydrological processes is essential for understanding complex environmental systems and guiding sustainable management amid accelerating climate change and human pressures. Process-based models provide physical realism but can suffer from structural rigidity, high computational costs, and complex calibration, while machine learning (ML) methods are efficient and flexible yet often lack interpretability and transferability. We propose a unified three-phase framework that integrates process-based models with ML and progressively embeds them into artificial intelligence (AI) through knowledge distillation. Phase I, behavioral distillation, enhances process models via surrogate learning and model simplification to capture key dynamics at lower computational cost. Phase II, structural distillation, reformulates process equations as modular components within a graph neural network (GNN), enabling multiscale representation and seamless integration with ML models. Phase III, cognitive distillation, embeds expert reasoning and adaptive decision-making into intelligent modeling agents using the Eyes-Brain-Hands-Mouth architecture. Demonstrations for the Samish watershed highlight the framework's applicability to ecohydrological modeling, showing that it can reproduce process-based model outputs, improve predictive accuracy, and support scenario-based decision-making. The framework offers a scalable and transferable pathway toward next-generation intelligent ecohydrological modeling systems, with the potential extension to other process-based domains.
• Abstract（参考訳）: 気候変動や人的圧力が加速する中で、複雑な環境システムを理解し、持続可能な管理を導くためには、生態系のシミュレーションが不可欠である。 プロセスベースのモデルは物理的リアリズムを提供するが、構造的な剛性、高い計算コスト、複雑なキャリブレーションに悩まされる。 本稿では,プロセスベースモデルをMLと統合し,知識蒸留を通じてAI(人工知能)に段階的に組み込む三相統合フレームワークを提案する。 第1相、行動蒸留は、より少ない計算コストで鍵力学を捉えるために、代理学習とモデルの単純化によるプロセスモデルを強化する。 構造蒸留の第II相は、プロセス方程式をグラフニューラルネットワーク(GNN)内のモジュラー成分として再構成し、マルチスケール表現とMLモデルとのシームレスな統合を可能にする。 認知蒸留の第III相は、Eyes-Brain-Hands-Mouthアーキテクチャを用いて、専門家の推論と適応的な意思決定をインテリジェントなモデリングエージェントに組み込む。 Samish流域のデモでは、プロセスベースのモデル出力を再現し、予測精度を改善し、シナリオベースの意思決定をサポートすることを示し、生態系モデリングへのフレームワークの適用性を強調している。 このフレームワークは、次世代のインテリジェントなエコヒドロロジーモデリングシステムへのスケーラブルで転送可能な経路を提供し、他のプロセスベースドメインへの潜在的な拡張を提供する。

関連論文リスト

• A Symbolic and Statistical Learning Framework to Discover Bioprocessing Regulatory Mechanism: Cell Culture Example [2.325005809983534]
  本稿では,重要な規制機構を特定し,不確実性をモデル化するための記号的,統計的学習フレームワークを提案する。 後部探査のための随伴感度解析を用いたメトロポリス調整ランゲヴィンアルゴリズムを開発した。 実証的研究は、不足する規制機構を回復し、データ制限条件下でのモデル忠実性を改善する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-06T04:39:34Z)
• No Equations Needed: Learning System Dynamics Without Relying on Closed-Form ODEs [56.78271181959529]
  本稿では,従来の2段階モデリングプロセスから離れることで,低次元力学系をモデル化する概念シフトを提案する。 最初に閉形式方程式を発見して解析する代わりに、我々のアプローチ、直接意味モデリングは力学系の意味表現を予測する。 私たちのアプローチは、モデリングパイプラインを単純化するだけでなく、結果のモデルの透明性と柔軟性も向上します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T18:36:48Z)
• A process algebraic framework for multi-agent dynamic epistemic systems [55.2480439325792]
  本稿では,マルチエージェント,知識ベース,動的システムのモデリングと解析のための統合フレームワークを提案する。 モデリング側では,このようなフレームワークを実用的な目的に使いやすくするプロセス代数的,エージェント指向の仕様言語を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T08:35:50Z)
• Process Modeling With Large Language Models [42.0652924091318]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)のプロセスモデリングへの統合について検討する。 プロセスモデルの自動生成と反復的改善にLLMを利用するフレームワークを提案する。 予備的な結果は、プロセスモデリングタスクを合理化するフレームワークの能力を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T11:27:47Z)
• Incorporating Neuro-Inspired Adaptability for Continual Learning in Artificial Intelligence [59.11038175596807]
  継続的な学習は、現実世界に強い適応性を持つ人工知能を強化することを目的としている。 既存の進歩は主に、破滅的な忘れを克服するために記憶安定性を維持することに焦点を当てている。 本稿では,学習の可塑性を改善するため,パラメータ分布の古い記憶を適切に減衰させる汎用的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T02:43:58Z)
• Extending Process Discovery with Model Complexity Optimization and Cyclic States Identification: Application to Healthcare Processes [62.997667081978825]
  モデル最適化のための半自動支援を実現するプロセスマイニング手法を提案する。 所望の粒度で生モデルを抽象化するモデル単純化手法が提案されている。 医療分野の異なるアプリケーションから得られた3つのデータセットを用いて、技術的ソリューションの能力を実証することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T16:20:59Z)
• Reduced Order Dynamical Models For Complex Dynamics in Manufacturing and Natural Systems Using Machine Learning [0.0]
  この研究は、機械学習(ML)アプローチを用いて製造と自然システムの低次モデルを開発する。 本手法はダイズ油からダイズ油までのプロセスプラントと湖沼システムで実証された。 以上の結果から, プロセスプラントの高精度線形ODEモデルを同定し, 基礎となる線形化学量測定機構と力学を駆動する質量収支を考察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T18:44:27Z)
• Deep Bayesian Active Learning for Accelerating Stochastic Simulation [74.58219903138301]
  Interactive Neural Process(INP)は、シミュレーションとアクティブな学習アプローチのためのディープラーニングフレームワークである。 能動的学習のために,NPベースモデルの潜時空間で計算された新しい取得関数Latent Information Gain (LIG)を提案する。 その結果,STNPは学習環境のベースラインを上回り,LIGは能動学習の最先端を達成していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-05T01:31:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。