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Natalia Díaz-Rodríguez、Galena Pisoni。通过可解释的人工智能实现可访问的文化遗产。PATCH 2020 - 第 11 届个性化访问文化遗产研讨会，2020 年 7 月，意大利热那亚/虚拟。hal-02864501
值得信赖的人工智能道德准则倡导更具包容性的人工智能技术。可解释人工智能 (XAI) 旨在使最先进的不透明模型更加透明，并捍卫以合理解释为基础的人工智能结果，即以非技术用户为目标的解释。XAI 和负责任的人工智能原则捍卫了这样一个事实，即受众专业知识应该包括在可解释人工智能系统的评估中。然而，人工智能尚未覆盖所有公众和受众，其中一些可能最需要它。文化遗产是可访问性没有受到最新人工智能进展太大影响的领域的一个例子。我们建议将少数民族作为最新 XAI 技术的特殊用户和评估者。为了定义协作和改善用户体验的催化场景，我们提出了一些挑战和研究问题，这些挑战和问题尚未由可能参与这种协同作用的最新 AI 模型解决。
Piso.AI 使用机器学习框架来预测/...
Piso.AI 使用机器学习框架，使用可用且定期更新的网格气候数据产品和位置变量来预测/重建过去特定月份和年份降水的氢和氧同位素组成。该模型使用全球降水同位素网络 (GNIP) 提供的降水同位素数据进行训练。该方法的详细信息在原始出版物中概述。如果您将 Piso.AI 用于您的工作（出版物、口头/海报演示等），我们要求您引用：Nelson, D.B., Basler, D., Kahmen, A.(2021)。“机器学习在欧洲应用的降水同位素时间序列预测。”美国国家科学院院刊，第 12 卷。118 号26 e2024107118。Piso.AI 旨在定期更新，因为所使用的输入气候数据每年都会更新。年度更新不会改变输入变量的选择或用于重建氧和氢同位素值的模型结构。如果输入气候变量发生变化（例如，由于原始数据提供者使用的插值方案更新），则对过去时间点的预测将仅在每年更新与下一次更新之间有所不同。Piso.AI 的年度更新以版本号后的更新年份表示。原始出版物使用了截至 2019 年底的数据，称为 Piso.AI v.1.01。第一个包含对新一年 2020 年预测的更新名为 Piso.AI v.1.2020。未来可能实施的模型结构的任何更改（例如纳入新的预测变量或使用新输入数据重新训练模型）都将以新版本号 (即 Piso.AI v.X) 标记。早于原始出版物的 Piso.AI 版本现在追溯重命名为 Piso.AI v.0.9（之前在 2020 年 9 月之前在 Piso.AI 网站上提供）和 Piso.AI v.0.01（之前在 2021 年 3 月之前在 Piso.AI 网站上提供）。还可能引入使用 Piso.AI 框架的其他模型，但这些模型将使用新名称标识。第一个这样的扩展是 Piso.AI.eur1900。该模型使用与原始 Piso.AI 类似的空间域，但使用更有限的预测变量选择，允许重建更早的沉淀氧和氢同位素值。但准确性会略有降低，Piso.AI.eur1900 v.1.2020 目前涵盖的是 1901 年至 2020 年的时间段。有关此应用程序的更多信息，请参阅：https://isotope.bot.unibas.ch/PisoAI-eur1900-v1-2020/ 模型版本和数据更新：Piso.AI v.1.2020（2021 年 12 月发布）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.05 - 欧洲观测网格数据集 (E-OBS) v.23.1e - 国家环境预测中心 (NCEP/NCAR) 再分析 1 项目数据（包括 2020 年）- 从气候预测中心获得的遥相关指数时间序列数据（包括 2020 年）Piso.AI v.1.01（原始出版物中的版本）预测变量：- 气候研究单位 (CRU) 时间序列数据 v.4.04