論文の概要: Learning What Matters: Causal Time Series Modeling for Arctic Sea Ice Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.09128v1
• Date: Thu, 11 Sep 2025 03:54:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.219092
• Title: Learning What Matters: Causal Time Series Modeling for Arctic Sea Ice Prediction
• Title（参考訳）: 重要なことを学ぶ:北極海氷予測のための因果時系列モデリング
• Authors: Emam Hossain, Md Osman Gani,
• Abstract要約: 本稿では,ハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャにおける因果的特徴選択のための因果的認識型ディープラーニングフレームワークを提案する。 提案手法は、因果的影響のある予測器を特定し、SIEダイナミクスの直接的な原因を優先し、不要な特徴を低減し、計算効率を向上させる。 実験結果から,因果入力を組み込むことにより,様々なリード時間における予測精度と解釈可能性の向上が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1141584811533645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional machine learning and deep learning models typically rely on correlation-based learning, which often fails to distinguish genuine causal relationships from spurious associations, limiting their robustness, interpretability, and ability to generalize. To overcome these limitations, we introduce a causality-aware deep learning framework that integrates Multivariate Granger Causality (MVGC) and PCMCI+ for causal feature selection within a hybrid neural architecture. Leveraging 43 years (1979-2021) of Arctic Sea Ice Extent (SIE) data and associated ocean-atmospheric variables at daily and monthly resolutions, the proposed method identifies causally influential predictors, prioritizes direct causes of SIE dynamics, reduces unnecessary features, and enhances computational efficiency. Experimental results show that incorporating causal inputs leads to improved prediction accuracy and interpretability across varying lead times. While demonstrated on Arctic SIE forecasting, the framework is broadly applicable to other dynamic, high-dimensional domains, offering a scalable approach that advances both the theoretical foundations and practical performance of causality-informed predictive modeling.
• Abstract（参考訳）: 従来の機械学習とディープラーニングモデルは、相関に基づく学習に依存しており、しばしば、真の因果関係と刺激的な関連を区別し、その堅牢性、解釈可能性、一般化能力を制限することに失敗する。 これらの制限を克服するために、ハイブリッドニューラルネットワークアーキテクチャにおける因果的特徴選択のために、多変量グランガー因果関係(MVGC)とPCMCI+を統合した因果学習フレームワークを導入する。 北極海氷極(SIE)データの43年間(1979-2021)を日・月毎の分解で利用し、因果的影響のある予測因子を特定し、SIEダイナミクスの直接的な原因を優先順位付けし、不要な特徴を低減し、計算効率を向上させる。 実験結果から,因果入力を組み込むことにより,様々なリード時間における予測精度と解釈可能性の向上が得られた。 北極のSIE予測で実証されているが、このフレームワークは他の動的で高次元の領域にも広く適用でき、因果予測モデリングの理論的基礎と実践的性能の両方を進化させるスケーラブルなアプローチを提供する。

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