論文の概要: Optimizing Heat Alert Issuance with Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14196v4
- Date: Thu, 19 Dec 2024 20:22:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-23 16:20:00.621518
- Title: Optimizing Heat Alert Issuance with Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習によるヒートアレルト発行の最適化
- Authors: Ellen M. Considine, Rachel C. Nethery, Gregory A. Wellenius, Francesca Dominici, Mauricio Tec,
- Abstract要約: 気候変動への社会適応の鍵となる戦略は、警報システムを使用して予防行動を促進し、極端な熱イベントの健康への影響を減少させることである。
本稿では,これらのシステムの有効性を最適化するためのツールとして,強化学習を実装し,評価する。
まず, ヒートアラーム対策の有効性を評価できる新しいRL環境を導入し, 熱関連入院率の低減を図る。
第2に、この環境を用いて、ヒートアラート発行の文脈における標準RLアルゴリズムの評価を行う。
第3に、ポストホックのコントラスト分析は、私たちの修正されたヒートアラート-RLポリシーが、現在の大きな利得/損失をもたらすシナリオに関する洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7262923206583136
- License:
- Abstract: A key strategy in societal adaptation to climate change is using alert systems to prompt preventative action and reduce the adverse health impacts of extreme heat events. This paper implements and evaluates reinforcement learning (RL) as a tool to optimize the effectiveness of such systems. Our contributions are threefold. First, we introduce a new publicly available RL environment enabling the evaluation of the effectiveness of heat alert policies to reduce heat-related hospitalizations. The rewards model is trained from a comprehensive dataset of historical weather, Medicare health records, and socioeconomic/geographic features. We use scalable Bayesian techniques tailored to the low-signal effects and spatial heterogeneity present in the data. The transition model uses real historical weather patterns enriched by a data augmentation mechanism based on climate region similarity. Second, we use this environment to evaluate standard RL algorithms in the context of heat alert issuance. Our analysis shows that policy constraints are needed to improve RL's initially poor performance. Third, a post-hoc contrastive analysis provides insight into scenarios where our modified heat alert-RL policies yield significant gains/losses over the current National Weather Service alert policy in the United States.
- Abstract（参考訳）: 気候変動への社会適応の鍵となる戦略は、警報システムを使用して予防措置を推進し、極端な熱事象の健康への影響を減らすことである。
本稿では,これらのシステムの有効性を最適化するためのツールとして,強化学習(RL)を実装し,評価する。
私たちの貢献は3倍です。
まず, ヒートアラーム対策の有効性を評価できる新しいRL環境を導入し, 熱関連入院率の低減を図る。
報酬モデルは、歴史的気象、医療の健康記録、社会経済的・地理学的特徴の包括的なデータセットから訓練される。
我々は、データの低信号効果と空間的不均一性に合わせたスケーラブルなベイズ手法を用いる。
移行モデルは、気候領域の類似性に基づいたデータ拡張メカニズムによって強化された実際の歴史的気象パターンを使用する。
第2に、この環境を用いて、ヒートアラート発行の文脈における標準RLアルゴリズムの評価を行う。
我々の分析は、当初RLの性能が低かったため、ポリシーの制約が要求されることを示している。
第3に、ポストホックのコントラスト分析は、我々の修正されたヒートアラート-RLポリシーが、米国の現在の国家気象サービスアラートポリシーに対して大きな利益/損失をもたらすシナリオに関する洞察を提供する。
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