論文の概要: Advancing Forest Fire Prevention: Deep Reinforcement Learning for Effective Firebreak Placement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08523v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 15:10:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 14:47:19.119732
• Title: Advancing Forest Fire Prevention: Deep Reinforcement Learning for Effective Firebreak Placement
• Title（参考訳）: 森林火災防止の強化 : 効果的な防火設備のための深層強化学習
• Authors: Lucas Murray, Tatiana Castillo, Jaime Carrasco, Andrés Weintraub, Richard Weber, Isaac Martín de Diego, José Ramón González, Jordi García-Gonzalo,
• Abstract要約: 本研究では,特に深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)という人工知能技術を用いて,現場の火災発生問題に対処することを提案する。 我々は,森林環境内の火災発生箇所を学習し,良好な結果を得られる計算エージェントの実装に成功した。 提案手法は,40×40セル程度の問題事例の収束性を示し,この重要な問題に強化学習を適用する上で重要なマイルストーンとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4594411098435023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decades, the increase in both frequency and intensity of large-scale wildfires due to climate change has emerged as a significant natural threat. The pressing need to design resilient landscapes capable of withstanding such disasters has become paramount, requiring the development of advanced decision-support tools. Existing methodologies, including Mixed Integer Programming, Stochastic Optimization, and Network Theory, have proven effective but are hindered by computational demands, limiting their applicability. In response to this challenge, we propose using artificial intelligence techniques, specifically Deep Reinforcement Learning, to address the complex problem of firebreak placement in the landscape. We employ value-function based approaches like Deep Q-Learning, Double Deep Q-Learning, and Dueling Double Deep Q-Learning. Utilizing the Cell2Fire fire spread simulator combined with Convolutional Neural Networks, we have successfully implemented a computational agent capable of learning firebreak locations within a forest environment, achieving good results. Furthermore, we incorporate a pre-training loop, initially teaching our agent to mimic a heuristic-based algorithm and observe that it consistently exceeds the performance of these solutions. Our findings underscore the immense potential of Deep Reinforcement Learning for operational research challenges, especially in fire prevention. Our approach demonstrates convergence with highly favorable results in problem instances as large as 40 x 40 cells, marking a significant milestone in applying Reinforcement Learning to this critical issue. To the best of our knowledge, this study represents a pioneering effort in using Reinforcement Learning to address the aforementioned problem, offering promising perspectives in fire prevention and landscape management
• Abstract（参考訳）: 過去数十年間、気候変動による大規模な山火事の頻度と強度の増加は、大きな自然の脅威として現れてきた。 このような災害に耐えられるレジリエントな景観を設計する必要性が最重要視され、先進的な意思決定支援ツールの開発が求められている。 Mixed Integer Programming、Stochastic Optimization、Network Theoryなどの既存の方法論は、有効であることが証明されているが、計算要求によって妨げられ、適用性が制限されている。 この課題に対して,我々は,現場における火災発生の複雑な問題に対処するために,人工知能技術,特に深層強化学習(Deep Reinforcement Learning)を提案する。 価値関数に基づくアプローチとして、Deep Q-Learning、Double Q-Learning、Dueling Double Q-Learningがある。 本研究では,Cell2ファイアスプレッドシミュレータと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで,森林環境内の火災発生箇所を学習し,良好な結果を得られる計算エージェントの実装に成功した。 さらに、事前学習ループを組み込み、当初はエージェントにヒューリスティックなアルゴリズムを模倣するように教え、これらのソリューションの性能を常に上回っていることを観察する。 本研究は,特に火災防止における深層強化学習の可能性を明らかにするものである。 提案手法は,40×40セル程度の問題事例の収束性を示し,この重要な問題に強化学習を適用する上で重要なマイルストーンとなる。 我々の知る限りでは、この研究は前述の問題に対処するために強化学習を用いた先駆的な取り組みであり、火災防止と景観管理において有望な視点を提供する。

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