論文の概要: Physics-informed neural networks for parameter learning of wildfire spreading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14591v3
• Date: Thu, 14 Nov 2024 20:59:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 18:55:24.211906
• Title: Physics-informed neural networks for parameter learning of wildfire spreading
• Title（参考訳）: 物理インフォームドニューラルネットワークによる山火事拡散のパラメータ学習
• Authors: Konstantinos Vogiatzoglou, Costas Papadimitriou, Vasilis Bontozoglou, Konstantinos Ampountolas,
• Abstract要約: この研究は、解釈可能な山火事拡散モデルの未知のパラメータを学習するために設計された物理情報ニューラルネットワーク(PiNN)を導入している。 The proposed PiNN learns the unknown coefficients of the wildfire model in one- and two-dimensional fire spread scenarios as the Troy Fire。 構想されている物理インフォームドデジタルツインは、インテリジェントな山火事の管理とリスクアセスメントを強化し、アクティブでリアクティブな戦略のための強力なツールを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8686437689115354
• License:
• Abstract: Wildland fires pose a terrifying natural hazard, underscoring the urgent need to develop data-driven and physics-informed digital twins for wildfire prevention, monitoring, intervention, and response. In this direction of research, this work introduces a physics-informed neural network (PiNN) designed to learn the unknown parameters of an interpretable wildfire spreading model. The considered modeling approach integrates fundamental physical laws articulated by key model parameters essential for capturing the complex behavior of wildfires. The proposed machine learning framework leverages the theory of artificial neural networks with the physical constraints governing wildfire dynamics, including the first principles of mass and energy conservation. Training of the PiNN for physics-informed parameter identification is realized using synthetic data on the spatiotemporal evolution of one- and two-dimensional firefronts, derived from a high-fidelity simulator, as well as empirical data (ground surface thermal images) from the Troy Fire that occurred on June 19, 2002, in California. The parameter learning results demonstrate the predictive ability of the proposed PiNN in uncovering the unknown coefficients of the wildfire model in one- and two-dimensional fire spreading scenarios as well as the Troy Fire. Additionally, this methodology exhibits robustness by identifying the same parameters even in the presence of noisy data. By integrating this PiNN approach into a comprehensive framework, the envisioned physics-informed digital twin will enhance intelligent wildfire management and risk assessment, providing a powerful tool for proactive and reactive strategies.
• Abstract（参考訳）: 野生の火災は恐ろしい自然の危険をもたらし、山火事の予防、監視、介入、および対応のために、データ駆動型で物理学にインフォームされたデジタル双生児を開発する緊急の必要性を浮き彫りにしている。 この研究の方向性として、解釈可能な山火事拡散モデルの未知のパラメータを学習するために設計された物理情報ニューラルネットワーク(PiNN)を導入する。 検討されたモデリング手法は、山火事の複雑な挙動を捉えるのに不可欠な重要なモデルパラメータによって記述された基本的な物理法則を統合する。 提案する機械学習フレームワークは,大規模・エネルギー保全の第一原理を含む,山火事のダイナミクスを規定する物理的制約を伴って,人工ニューラルネットワークの理論を活用する。 2002年6月19日にカリフォルニア州で発生したトロイ火災の観測データ(地表面熱画像)とともに、高忠実度シミュレーターから得られた1次元および2次元のファイアフロントの時空間進化に関する合成データを用いて、物理情報を用いたパラメータ同定のためのPiNNの訓練を実現する。 パラメータ学習の結果,1次元および2次元の火災拡散シナリオおよびトロイ火災における山火事モデルの未知の係数を明らかにする上で,提案したPiNNの予測能力を実証した。 さらに、この手法はノイズの多いデータが存在する場合でも、同じパラメータを識別することで堅牢性を示す。 このPiNNアプローチを包括的なフレームワークに組み込むことで、物理インフォームドデジタルツインは、インテリジェントな山火事の管理とリスク評価を強化し、アクティブでリアクティブな戦略のための強力なツールを提供する。

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