論文の概要: Reinforcement Learning for Wildfire Mitigation in Simulated Disaster Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15925v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 15:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 14:56:50.501017
• Title: Reinforcement Learning for Wildfire Mitigation in Simulated Disaster Environments
• Title（参考訳）: 模擬災害環境における森林火災軽減のための強化学習
• Authors: Alexander Tapley and Marissa Dotter and Michael Doyle and Aidan Fennelly and Dhanuj Gandikota and Savanna Smith and Michael Threet and Tim Welsh
• Abstract要約: 森林火災は生命、財産、生態学、文化遺産、重要なインフラに脅威をもたらす。 SimFireは、現実的な山火事シナリオを生成するために設計された、多用途の野火投射シミュレータである。 SimHarnessはモジュール型のエージェントベースの機械学習ラッパーで、自動的に土地管理戦略を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.014859667729375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Climate change has resulted in a year over year increase in adverse weather and weather conditions which contribute to increasingly severe fire seasons. Without effective mitigation, these fires pose a threat to life, property, ecology, cultural heritage, and critical infrastructure. To better prepare for and react to the increasing threat of wildfires, more accurate fire modelers and mitigation responses are necessary. In this paper, we introduce SimFire, a versatile wildland fire projection simulator designed to generate realistic wildfire scenarios, and SimHarness, a modular agent-based machine learning wrapper capable of automatically generating land management strategies within SimFire to reduce the overall damage to the area. Together, this publicly available system allows researchers and practitioners the ability to emulate and assess the effectiveness of firefighter interventions and formulate strategic plans that prioritize value preservation and resource allocation optimization. The repositories are available for download at https://github.com/mitrefireline.
• Abstract（参考訳）: 気候変動により、年間を通じて悪天候や気象条件が増大し、火災の季節が激しさを増している。 効果的な緩和がなければ、これらの火災は生命、財産、生態、文化遺産、重要なインフラに脅威をもたらす。 野火の脅威の増大に備え、対応するためには、より正確な火のモデラーと緩和反応が必要である。 本稿では,実写的な野火シナリオを生成できるように設計された多用途の野火投射シミュレータであるsimfireと,simfire内の土地管理戦略を自動的に生成して地域全体の被害を低減するモジュールエージェントベースの機械学習ラッパーsimharnessを紹介する。 この公開システムにより、研究者や実践者は、消防士の介入の有効性をエミュレートし、評価し、価値の保存と資源割り当ての最適化を優先する戦略計画を策定することができる。 リポジトリはhttps://github.com/mitrefirelineからダウンロードできる。

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