論文の概要: Towards Democratized Flood Risk Management: An Advanced AI Assistant Enabled by GPT-4 for Enhanced Interpretability and Public Engagement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03188v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 18:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 13:39:24.090589
• Title: Towards Democratized Flood Risk Management: An Advanced AI Assistant Enabled by GPT-4 for Enhanced Interpretability and Public Engagement
• Title（参考訳）: 民主的な洪水リスクマネジメントを目指して - GPT-4が実現した高度なAIアシスタント-
• Authors: Rafaela Martelo, Ruo-Qian Wang (Rutgers University)
• Abstract要約: 本研究は,GPT-4大言語モデルを用いたAIアシスタントをカスタマイズした,革新的なソリューションを提案する。 開発したプロトタイプでは,リアルタイムの洪水警報と,洪水マップと社会的脆弱性データを統合した。 また、複雑な洪水帯情報を行動可能なリスク管理アドバイスに効果的に翻訳する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Real-time flood forecasting plays a crucial role in enabling timely and effective emergency responses. However, a significant challenge lies in bridging the gap between complex numerical flood models and practical decision-making. Decision-makers often rely on experts to interpret these models for optimizing flood mitigation strategies. And the public requires complex techniques to inquiry and understand socio-cultural and institutional factors, often hinders the public's understanding of flood risks. To overcome these challenges, our study introduces an innovative solution: a customized AI Assistant powered by the GPT-4 Large Language Model. This AI Assistant is designed to facilitate effective communication between decision-makers, the general public, and flood forecasters, without the requirement of specialized knowledge. The new framework utilizes GPT-4's advanced natural language understanding and function calling capabilities to provide immediate flood alerts and respond to various flood-related inquiries. Our developed prototype integrates real-time flood warnings with flood maps and social vulnerability data. It also effectively translates complex flood zone information into actionable risk management advice. To assess its performance, we evaluated the prototype using six criteria within three main categories: relevance, error resilience, and understanding of context. Our research marks a significant step towards a more accessible and user-friendly approach in flood risk management. This study highlights the potential of advanced AI tools like GPT-4 in democratizing information and enhancing public engagement in critical social and environmental issues.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム洪水予測は、タイムリーかつ効果的な緊急対応を可能にする上で重要な役割を果たす。 しかし、重要な課題は複雑な数値洪水モデルと実践的な意思決定のギャップを埋めることである。 意思決定者はしばしば、洪水軽減戦略を最適化するためにこれらのモデルを解釈する専門家に頼っている。 市民は社会文化的・制度的な要因を探求し理解するために複雑な技術を必要とし、しばしば洪水のリスクに対する大衆の理解を妨げる。 これらの課題を克服するために,GPT-4大言語モデルを利用したAIアシスタントという,革新的なソリューションを紹介した。 このAIアシスタントは、特別な知識を必要とせず、意思決定者、一般大衆、洪水予報者との効果的なコミュニケーションを容易にするように設計されている。 新しいフレームワークは、GPT-4の高度な自然言語理解と関数呼び出し機能を利用して、直ちに洪水警報を提供し、様々な洪水関連の問い合わせに応答する。 開発したプロトタイプでは,リアルタイム洪水警報と洪水マップと社会脆弱性データを統合する。 また、複雑な洪水帯情報を行動可能なリスク管理アドバイスに効果的に翻訳する。 そこで本研究では,その性能を評価するために,関連性,エラーのレジリエンス,コンテキスト理解の3つのカテゴリの6つの基準を用いてプロトタイプの評価を行った。 本研究は,洪水リスク管理における,よりアクセスしやすく,ユーザフレンドリーなアプローチに向けた重要な一歩である。 本研究は,gpt-4のような高度なaiツールが情報の民主化や社会・環境問題への市民の関与を促進する可能性を強調している。

関連論文リスト

• GIVE: Structured Reasoning with Knowledge Graph Inspired Veracity Extrapolation [108.2008975785364]
  Graph Inspired Veracity Extrapolation (GIVE)は、パラメトリックメモリと非パラメトリックメモリを統合する新しい推論フレームワークである。 本手法は,ゴールド回答検索ではなく,専門家の問題解決に類似した論理的・段階的推論手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T03:05:06Z)
• Risks and NLP Design: A Case Study on Procedural Document QA [52.557503571760215]
  より具体的なアプリケーションやユーザに対して分析を専門化すれば,ユーザに対するリスクや害の明確な評価が可能になる,と我々は主張する。 リスク指向のエラー分析を行い、リスクの低減とパフォーマンスの向上を図り、将来のシステムの設計を通知する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-16T17:23:43Z)
• AI for Extreme Event Modeling and Understanding: Methodologies and Challenges [7.636789744934743]
  この論文は、AIが極端な出来事(洪水、干ばつ、山火事、熱波など)を分析するためにどのように使われているのかをレビューする。 限られたデータに対処し、情報をリアルタイムで統合し、モデルをデプロイし、それらを理解できるようにするというハードルについて論じる。 私たちは、実践的、理解可能、信頼に値するAIソリューションを作成するために、さまざまな分野にわたるコラボレーションの必要性を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T17:45:25Z)
• CrisisSense-LLM: Instruction Fine-Tuned Large Language Model for Multi-label Social Media Text Classification in Disaster Informatics [49.2719253711215]
  本研究では,事前学習型大規模言語モデル(LLM)の強化による災害テキスト分類への新たなアプローチを提案する。 本手法では,災害関連ツイートから包括的インストラクションデータセットを作成し,それをオープンソース LLM の微調整に用いる。 この微調整モデルでは,災害関連情報の種類,情報化,人的援助の関与など,複数の側面を同時に分類することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T23:01:10Z)
• CAUS: A Dataset for Question Generation based on Human Cognition Leveraging Large Language Models [4.962252439662465]
  本稿では,Curious About Uncertain Sceneデータセットを導入し,大規模言語モデルを用いて人間の認知過程をエミュレートし,不確実性を解決する。 我々のアプローチは、推論とクエリの生成を刺激するために、不確実性に埋め込まれたシーン記述を提供することである。 以上の結果から, GPT-4は, 適切な文脈や指示が与えられた場合に, 適切な質問を効果的に生成し, そのニュアンスを把握できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T01:31:19Z)
• WESE: Weak Exploration to Strong Exploitation for LLM Agents [95.6720931773781]
  本稿では,オープンワールド対話型タスクの解法において,LLMエージェントの強化を目的としたWeak Exploration to Strong Exploitation (WESE)を提案する。 WESEは、探究と搾取のプロセスを分離し、費用対効果の弱いエージェントを用いて世界的知識の探索を行う。 次に、獲得した知識を格納し、タスク関連知識を抽出する知識グラフベースの戦略を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T03:31:54Z)
• The Reasoning Under Uncertainty Trap: A Structural AI Risk [0.0]
  RUUを人間と機械の両方にとって困難なものにしているのは、レポートにある。 この誤用リスクが、基盤となる構造的リスクのネットワークとどのように結びつくのかを詳述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T17:16:57Z)
• PromptAgent: Strategic Planning with Language Models Enables Expert-level Prompt Optimization [60.00631098364391]
  PromptAgentは、エキスパートレベルのプロンプトを、専門家による手工芸品と同等の品質で作成する最適化手法である。 PromptAgentは人間のような試行錯誤の探索にインスパイアされ、専門家レベルの正確な洞察と詳細な指示を誘導する。 PromptAgentを3つの実践領域にまたがる12のタスクに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T07:47:01Z)
• Enhancing Evacuation Planning through Multi-Agent Simulation and Artificial Intelligence: Understanding Human Behavior in Hazardous Environments [0.0]
  本稿では人工知能(AI)技術,特にマルチエージェントシステム(MAS)を用いて避難シミュレーションモデルを構築した。 本研究の目的は、このような苦しい状況下で、個人がどのように反応し、反応するかについての理解を深めることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-11T08:13:42Z)
• Counterfactual Explanations as Interventions in Latent Space [62.997667081978825]
  反現実的な説明は、望ましい結果を達成するために変更が必要な機能のセットをエンドユーザに提供することを目的としています。 現在のアプローチでは、提案された説明を達成するために必要な行動の実現可能性を考慮することはめったにない。 本稿では,非現実的説明を生成する手法として,潜時空間における干渉としての対実的説明(CEILS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T20:48:48Z)
• Improving Community Resiliency and Emergency Response With Artificial Intelligence [0.05541644538483946]
  我々は、ステークホルダーが包括的で関連性があり、信頼できる情報にタイムリーにアクセスできるようにする、多段階の緊急対応ツールを目指しています。 本ツールは, 浸水リスク位置, 道路ネットワーク強度, 浸水マップ, 浸水地や被害インフラを推定するコンピュータビジョンセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションなど, オープンソースの地理空間データの複数の層を符号化して構成する。 これらのデータレイヤを組み合わせて、緊急時の避難経路の検索や、最初に影響を受けたエリアで最初の応答者のために利用可能な宿泊場所のリストを提供するなど、機械学習アルゴリズムの入力データとして利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-28T18:05:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。