Nalepa / Biecek / Tulczyjew | Explainable AI in Space | Buch | 978-3-032-29905-5 | www.sack.de

Buch, Englisch, 145 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Communications in Computer and Information Science

Nalepa / Biecek / Tulczyjew

Explainable AI in Space

First International Workshop, EASi 2025, Held in Conjunction with the 28th European Conference on Artificial Intelligence, ECAI 2025, Bologna, Italy, October 26, 2025, Proceedings
Erscheinungsjahr 2027
ISBN: 978-3-032-29905-5
Verlag: Springer Nature Switzerland AG

First International Workshop, EASi 2025, Held in Conjunction with the 28th European Conference on Artificial Intelligence, ECAI 2025, Bologna, Italy, October 26, 2025, Proceedings

Buch, Englisch, 145 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm

Reihe: Communications in Computer and Information Science

ISBN: 978-3-032-29905-5
Verlag: Springer Nature Switzerland AG


This book constitutes the refereed proceedings of the First International Workshop on Explainable AI in Space, EASi 2025, in Bologna, Italy, during October 2025.

The 8 full papers presented were carefully reviewed and selected from 10 submissions.  

The Explainable AI in Space (EASi) workshop addressed a critical intersection between explainable AI (XAI) and space applications, offering broad relevance to multiple research and industrial communities beyond traditional AI approaches.

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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


.- Delineate Anything: Resolution-Agnostic Field Boundary Delineation on Satellite Imagery.
.- From Black Box to White Box: Explainable Soil Contaminant Prediction using SHAP and Symbolic Regression
.- Explaining Machine Learning Models for Methane Detection in Hyperspectral Images.
.- Explainable Feature Importance in Earth Observation Parameter Estimation Using Physics-Aware Neural Network Pruning.
.- Explainable Plant Phenotyping Using Symbolic Representations for Spectroscopic Scans.
.- On-board Telemetry Monitoring in Autonomous Satellites: Challenges and Opportunities.
.- Runtime Verification of Prediction Based on a Formal Specification of Assumptions.
.- Kolmogorov-Arnold Graph Neural Networks for Wavelet-Enhanced QoS-Driven Orchestration in LoRa-Based Communication Systems.



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