Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Multi-Modal Wildfire Prediction and Personalized Early-Warning System Based on a Novel Machine Learning Framework

論文の概要: A Multi-Modal Wildfire Prediction and Personalized Early-Warning System Based on a Novel Machine Learning Framework

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09079v1
Date: Thu, 18 Aug 2022 22:03:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-08-22 16:36:46.899421
Title: A Multi-Modal Wildfire Prediction and Personalized Early-Warning System Based on a Novel Machine Learning Framework
Title（参考訳）: 新たな機械学習フレームワークに基づくマルチモーダル・ワイルドファイア予測とパーソナライズ・アーリーウォーニングシステム
Authors: Rohan Tan Bhowmik
Abstract要約: 2018年のカリフォルニアの山火事は1848.5億ドルの損害を与えた。何百万人もの影響を受けた人々の中で、障害者は不適切な警報手段によって不当に影響を受ける。本プロジェクトでは,マルチモーダル山火事予報システムと早期警報システムを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Wildfires are increasingly impacting the environment, human health and safety. Among the top 20 California wildfires, those in 2020-2021 burned more acres than the last century combined. California's 2018 wildfire season caused damages of $148.5 billion. Among millions of impacted people, those living with disabilities (around 15% of the world population) are disproportionately impacted due to inadequate means of alerts. In this project, a multi-modal wildfire prediction and personalized early warning system has been developed based on an advanced machine learning architecture. Sensor data from the Environmental Protection Agency and historical wildfire data from 2012 to 2018 have been compiled to establish a comprehensive wildfire database, the largest of its kind. Next, a novel U-Convolutional-LSTM (Long Short-Term Memory) neural network was designed with a special architecture for extracting key spatial and temporal features from contiguous environmental parameters indicative of impending wildfires. Environmental and meteorological factors were incorporated into the database and classified as leading indicators and trailing indicators, correlated to risks of wildfire conception and propagation respectively. Additionally, geological data was used to provide better wildfire risk assessment. This novel spatio-temporal neural network achieved >97% accuracy vs. around 76% using traditional convolutional neural networks, successfully predicting 2018's five most devastating wildfires 5-14 days in advance. Finally, a personalized early warning system, tailored to individuals with sensory disabilities or respiratory exacerbation conditions, was proposed. This technique would enable fire departments to anticipate and prevent wildfires before they strike and provide early warnings for at-risk individuals for better preparation, thereby saving lives and reducing economic damages.
Abstract（参考訳）: 森林火災は環境、人間の健康、安全にますます影響を与えている。 2020-2021年のカリフォルニアの山火事では、前世紀よりも多くの土地が燃やされた。カリフォルニア州の2018年の山火事は148.5億ドルの損害をもたらした。何百万人もの影響を受けた人々のうち、障害者(世界の人口の約15%)は、不適切な警報によって不釣り合いに影響を受ける。本プロジェクトでは,高度な機械学習アーキテクチャに基づいて,マルチモーダルワイルドファイア予測とパーソナライズした早期警戒システムを開発した。環境保護庁のセンサデータと2012年から2018年にかけての歴史的山火事データをまとめて総合的な山火事データベースを構築した。次に,新しいU-Convolutional-LSTM(Long Short-Term Memory)ニューラルネットワークの設計を行った。環境要因と気象要因をデータベースに組み込んで,それぞれ,山火事の発症リスクと伝播リスクに相関して,先行指標と追従指標に分類した。さらに,森林火災のリスクアセスメントに地質データを用いた。この新しい時空間ニューラルネットワークは、従来の畳み込みニューラルネットワークを使用して、97%の精度で76%の精度を達成した。最後に, 感覚障害や呼吸障害に適応したパーソナライズされた早期警報システムを提案する。この手法は、消防署が攻撃前に野火を予想・防ぐことを可能にし、リスクの高い個人に早期の警告を提供し、より良い準備のために命を救って経済被害を軽減させる。

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