SMX(Spectral Model eXplainer)는 분광 데이터를 기반으로 하는 머신러닝 모델의 설명 가능성을 높이기 위한 새로운 프레임워크입니다. 기존 XAI 방법은 분광 데이터의 화학적 의미를 제대로 반영하지 못한다는 문제점을 개선합니다.
SMX는 전문가의 지식을 바탕으로 분광 영역을 정의하고, 각 영역의 중요도를 평가하여 모델의 예측 과정을 시각적으로 보여줍니다.
새로운 프레임워크는 X선 형광(XRF) 및 감마선 분광법 데이터를 포함한 8개의 실제 데이터 세트와 1개의 합성 벤치마크에서 평가되었습니다.