深層学習モデルの予測精度を向上させるために、より複雑な時空間データを扱うことができるモデル構造の検討が重要である。
深層学習（DL）モデルの予測精度を向上させるためには、時空間データを効果的に処理できるモデル構造の検討が不可欠です。現在のモデルは、主に一次元の時系列データに基づいていますが、気候システムや生態系のような複雑なシステムでは、空間的な相互作用や時間的な変動が重要な要素となります。したがって、例えば、トランスフォーマーや3次元畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの高度なアーキテクチャを採用することで、時空間データの特徴をより効果的に捉えることが可能になります。これにより、R-tippingの予測精度が向上し、より信頼性の高い早期警告信号を提供できるようになるでしょう。また、モデルの解釈性を高めるために、層ごとの関連性伝播（LRP）などの手法を組み合わせることで、予測の根拠を明確にし、実用的な応用に向けた信頼性を高めることが期待されます。