Fugu-MT 論文翻訳(概要): Decision support system for Forest fire management using Ontology with Big Data and LLMs

論文の概要: Decision support system for Forest fire management using Ontology with Big Data and LLMs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11346v1
Date: Sat, 18 May 2024 17:30:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-21 18:09:02.878498
Title: Decision support system for Forest fire management using Ontology with Big Data and LLMs
Title（参考訳）: ビッグデータとLLMを用いた森林火災管理のための意思決定支援システム
Authors: Ritesh Chandra, Shashi Shekhar Kumar, Rushil Patra, Sonali Agarwal,
Abstract要約: 火災リスクを評価し、資源需要を予測する火災指標が不可欠である。医療や環境モニタリングなどの分野におけるセンサネットワークの増加に伴い、セマンティックセンサーネットワークは、気候データ収集にますます利用されている。本稿では,Apache Sparkによる森林火災の早期検出,気象・地理データによる火災リスク予測の強化について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8668211481067458
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Forests are crucial for ecological balance, but wildfires, a major cause of forest loss, pose significant risks. Fire weather indices, which assess wildfire risk and predict resource demands, are vital. With the rise of sensor networks in fields like healthcare and environmental monitoring, semantic sensor networks are increasingly used to gather climatic data such as wind speed, temperature, and humidity. However, processing these data streams to determine fire weather indices presents challenges, underscoring the growing importance of effective forest fire detection. This paper discusses using Apache Spark for early forest fire detection, enhancing fire risk prediction with meteorological and geographical data. Building on our previous development of Semantic Sensor Network (SSN) ontologies and Semantic Web Rules Language (SWRL) for managing forest fires in Monesterial Natural Park, we expanded SWRL to improve a Decision Support System (DSS) using a Large Language Models (LLMs) and Spark framework. We implemented real-time alerts with Spark streaming, tailored to various fire scenarios, and validated our approach using ontology metrics, query-based evaluations, LLMs score precision, F1 score, and recall measures.
Abstract（参考訳）: 森林は生態系のバランスに不可欠であるが、森林破壊の大きな原因である山火事は重大なリスクをもたらす。火災リスクを評価し、資源需要を予測する火災指標が不可欠である。医療や環境モニタリングなどの分野におけるセンサネットワークの増加に伴い、風速、温度、湿度などの気候データ収集にセマンティックセンサーネットワークが利用されるようになった。しかし、これらのデータストリームを処理して気象指標を決定することは、効果的な森林火災検知の重要性の高まりを浮き彫りにしている。本稿では,Apache Sparkによる森林火災の早期検出,気象・地理データによる火災リスク予測の強化について論じる。本研究では,モンスタール自然公園における森林火災管理のためのセマンティック・センサ・ネットワーク(SSN)オントロジーとセマンティック・ウェブ・ルール言語(SWRL)を開発し,大規模言語モデル(LLM)とスパーク・フレームワークを用いた意思決定支援システム(DSS)の改良に向けてSWRLを拡張した。私たちはSparkストリーミングでリアルタイムアラートを実装し、さまざまなファイアシナリオに合わせて、オントロジーメトリクス、クエリベースの評価、LLMスコアの精度、F1スコア、リコール測定を使用して、アプローチを検証しました。

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