説明可能なAIフレームワークが物理モデルのニューラルネットワークを検証

この研究は、構成関係に焦点を当て、物理ベースのモデルの代理としてニューラルネットワークを検証するための説明可能なAIの使用を探求しています。この論文の貢献は、これらのAI主導のサロゲートの信頼性と解釈可能性を評価するためのフレームワークを提供することにあります。