arXiv · cs.AI · Paul Saves, Pramudita Satria Palar, Muhammad Daffa Robani, Nicolas Verstaevel, Moncef Garouani, Jordan Levy, Julien Aligon, Benoit Gaudou, Koji Shimoyama, Joseph Morlier · 9 小时前模型评分33
面向复杂系统的代理建模与可解释 人工智能（AI，Artificial Intelligence） 工作流：自动仿真探索框架
Surrogate Modeling and Explainable Artificial Intelligence for Complex Systems: A Workflow for Automated Simulation Exploration
导读
研究者提出一套工作流，用轻量代理模型（emulator，对昂贵仿真器的快速近似模型）替代重复的仿真器运行，并支持全局与局部可解释人工智能（XAI，eXplainable Artificial Intelligence）分析。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：制造与工业、科学研究
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We propose a workflow that addresses both challenges by training lightweight emulators on compact designs of experiments that (i) provide fast, low-latency approximations of expensive simulators, (ii) enable rigorous uncertainty quantification, and (iii) support global and local eXplainable Artificial Intelligence (XAI) analyses.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org