Neuroemulation: definition and key benefits for water resources research

摘要

La neuro-émulation est l'art et la science de l'utilisation d'un modèle de réseau de neurones pour reproduire le comportement externe d'un autre modèle ou d'une composante d'un modèle. C'est une activité indépendante qui est distincte de la simulation à base de réseaux de neurones. La neuro-émulation est devenue une sous-discipline reconnue et établie dans de nombreux domaines d'étude, mais elle reste mal définie dans le domaine de la recherche sur les ressources en eau. Ses nombreux avantages potentiels n'ont pas encore été suffisamment reconnus ou établis. Le manque de reconnaissance peut être en partie attribué à des difficultés relatives à l'identification, au classement et à la synthèse des études publiées sur la neuro-émulation: Les requêtes sur les bases de données de publications ne parviennent pas à identifier les articles portant sur un domaine d'étude pour lequel il n'y a encore pas d'accord sur les concepts et/ou la terminologie. Par conséquent, dans cet article, nous proposons une première tentative de définition d'un tel cadre pour une utilisation dans les enquêtes des ressources en eau. Nous identifions huit avantages principaux offerts par la neuro-émulation et nous illustrons de telles activités par des exemples pertinents tirés de la recherche publiée dans le domaine. La conclusion met en évidence un certain nombre d'orientations stratégiques de la recherche en rapport avec le développement du potentiel identifié des applications des neuro-émulateurs à la modélisation des ressources en eau.%Neuroemulation is the art and science of using a neural network model to replicate the external behaviour of some other model or component of a model. It is an independent activity that is distinct from neural network-based simulation. Neuroemulation has become a recognized and established sub-discipline in many spheres of study, but remains poorly defined in the field of water resources research. Its many potential benefits have not yet been adequately recognized or established. Lack of recognition can in part be attributed to difficulties involved in identifying, collating and synthesizing published studies on neuroemulation: query-based searching of a publications database fails to identify papers concerned with a field of study, for which no agreed conceptual and/or terminological framework as yet exists. Therefore, in this paper, we provide a first attempt at defining such a framework for use in water resources investigations. We identify eight key benefits offered by neuroemulation and exemplify current activities with relevant examples taken from published research in the field. The concluding section highlights a number of strategic research directions related to developing the identified potential of neuroemulator applications for water resources modelling.