본 논문은 미국 482개 유역에 걸쳐 20개의 수질 변수를 예측하는 대륙 규모의 다중 작업 LSTM 모델의 신뢰성에 대한 최초의 포괄적인 평가를 제시합니다. LSTM 모델의 수질 예측 잠재력에도 불구하고, 공정성, 불확실성, 해석 가능성, 견고성, 일반화 가능성 및 재현성과 같은 신뢰성 문제로 인해 의사 결정에 널리 채택되지 못하고 있습니다. 본 연구는 유역 특성, 생지화학적 과정의 복잡성 및 변수 예측성과 관련된 모델 성능 불균형의 체계적인 패턴을 밝혀내고, 중요한 성능 공정성 문제를 강조합니다. 또한 불확실성, 해석 가능성 및 견고성을 포함한 신뢰성의 중요한 측면을 정량적으로 평가하기 위한 방법론적 프레임워크를 제안하고, 실제 세계 배포에 대한 신뢰성에 도전할 수 있는 주요 한계를 식별합니다. 이 연구는 수자원 관리를 위한 신뢰할 수 있는 데이터 기반 방법을 발전시키기 위한 시기 적절한 촉구 역할을 하며, 환경 관리에서 인공 지능(AI)을 책임감 있게 활용하려는 연구자, 의사 결정자 및 실무자에게 중요한 통찰력을 제공하는 경로를 제공합니다.
