نقدم مفهوم تقليل المخاطر الثابتة (Invariant Risk Minimization - IRM)، وهو نموذج تعلم يهدف إلى تقدير الارتباطات الثابتة عبر عدة توزيعات تدريبية. لتحقيق هذا الهدف، يتعلم IRM تمثيل البيانات بحيث يكون المصنف الأمثل، فوق هذا التمثيل للبيانات، متطابقًا لجميع التوزيعات التدريبية. من خلال النظرية والتجارب، نوضح كيف ترتبط الثباتيات التي يتعلمها IRM بالهياكل السببية التي تحكم البيانات وتمكّن من التعميم خارج نطاق التوزيع (out-of-distribution generalization).