この記事では、データ駆動型の手法が複雑な動的システムを解析するために効率的で堅牢な解決策を提供する一方で、I.I.D.データの仮定に依存していることが指摘されています。環境の違いを扱うための一般化技術は、環境ラベルに依存しており、トレーニング中にこれが利用できないことが多いです。特に大規模な公的データセットやプライバシーに敏感なドメインでは、データ収集の課題やプライバシーの懸念が影響します。この問題に対処するため、著者たちはDynaInferという新しい手法を提案し、固定されたニューラルネットワークからの予測誤差を分析することで環境仕様を推測します。この手法は、無ラベルシナリオにおける交互最適化問題を効果的に解決できることが実証されており、様々な動的システムに対する実験結果から、DynaInferが既存の環境割当手法よりも優れており、真のラベルに迅速に収束することが示されています。