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What’s Behind This Water Table Depth Forecasting? RISE Application for Spatial, Temporal, and Spatio-Temporal Explanations 1
What’s Behind This Water Table Depth Forecasting? RISE Appl...
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1st International Workshop on Artificial Intelligence for Climate Change, 12th Italian Workshop on Planning and Scheduling, 31st RCRA Workshop on Experimental Evaluation of
algorithms
for Solving Problems with Combinatorial Explosion, and SPIRIT Workshop on Strategies, Prediction, Interaction, and Reasoning in Italy, AI4CC-IPS-RCRA-SPIRIT 2024
作者:
Salis, Matteo
Sartor, Gabriele
Pellegrino, Marco
Ferraris, Stefano
Atto, Abdourrahmane M.
Meo, Rosa
Computer Science Department
University of Turin Corso Svizzera 185 Torino Italy
Interuniversity Department of Regional and Urban Studies and Planning
Politecnico di Torino University of Turin Viale Pier Andrea Mattioli 39 Torino Italy
LISTIC Laboratory
Université Savoie Mont Blanc 5 chemin de bellevue Annecy-le-vieux74 940 France
Over the past few years, the effects of climate change have significantly increased, directing our attention to our environmental resources. One of the most critical resources is fresh water, whose availability has be...
详细信息
Over the past few years, the effects of climate change have significantly increased, directing our attention to our environmental resources. One of the most critical resources is fresh water, whose availability has been endangered by even more frequent extreme events of precipitations and droughts. Deep Learning (DL) has revealed a useful tool for accurate hydrological forecasting, but its main drawback is its black-box nature. To face this issue eXplainable Artificial Intelligence (XAI) has come out. In this work, Randomized Input Sampling for Explanation (RISE) is applied to a regression spatio-temporal
model
trained to predict the Water Table Depth (WTD) collected by a sensor in Vottignasco, in the northwest of Italy. An investigation of the
model
behaviour over spatial, temporal and spatio-temporal dimensions has been conducted formalizing S-RISE, T-RISE, and ST-RISE respectively. Results suggest the usefulness of a spatio-temporal approach (ST-RISE) and give interesting intuitions on the events that occurred over the area. © 2024 Copyright for this paper by its authors.
关键词:
Explainable AI
model agnostic algorithms
RISE
Spatio-temporal explanations
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