במה עוסק המחקר?

מודלים מודרניים של למידה עמוקה מסוגלים לייצר תחזיות באיכות גבוהה יותר מאשר המודלים הפיזיקליים המסורתיים שכוילו על ידי מומחים אנושיים. יחד עם זאת, מודלים אלה פועלים כ"קופסה שחורה"- קשה להבין את שיקול הדעת שלהם. עבור גורמי חירום שצריכים לקבל החלטות הרות גורל, חוסר השקיפות הזה מהווה מכשול משמעותי.
במחקרם, קלאודיה, אפרת ואלי פיתחו גישה חדשנית בשם CACD (Context Aware Concept Distillation) המתרגמת רשתות נוירונים מורכבות למודלים הניתנים להסבר ומבוססים על מושגים הידרולוגיים ברורים.
המודל, אשר נבחן על פני יותר מ-5,000 אגנים ברחבי העולם, הראה כי ניתן לשמור על דיוק גבוה בחיזוי שטפונות ובו זמנית לאפשר שקיפות בתהליך החיזוי, שהיא הכרחית לניהול סביבתי אחראי ובטוח יותר.