論文の概要: A Real-time Multimodal Transformer Neural Network-powered Wildfire Forecasting System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.05971v1
• Date: Fri, 07 Mar 2025 22:48:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:51:34.636391
• Title: A Real-time Multimodal Transformer Neural Network-powered Wildfire Forecasting System
• Title（参考訳）: リアルタイムマルチモーダルトランスニューラルネットを用いたワイルドファイア予報システム
• Authors: Qijun Chen, Shaofan Li,
• Abstract要約: 極度の山火事は人類文明にとって最も危険な自然災害の1つとなっている。 森林火災の発生を正確に予測することは、世界規模で最も緊急かつ厄介な環境課題の1つとなっている。 本研究では,リアルタイムのマルチモーダルトランスフォーマーニューラルネットワーク機械学習モデルを構築し,正確な位置での山火事発生をリアルタイムに予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.958132175629363
• License:
• Abstract: Due to climate change, the extreme wildfire has become one of the most dangerous natural hazards to human civilization. Even though, some wildfires may be initially caused by human activity, but the spread of wildfires is mainly determined by environmental factors, for examples, (1) weather conditions such as temperature, wind direction and intensity, and moisture levels; (2) the amount and types of dry vegetation in a local area, and (3) topographic or local terrian conditions, which affects how much rain an area gets and how fire dynamics will be constrained or faciliated. Thus, to accurately forecast wildfire occurrence has become one of most urgent and taunting environmental challenges in global scale. In this work, we developed a real-time Multimodal Transformer Neural Network Machine Learning model that combines several advanced artificial intelligence techniques and statistical methods to practically forecast the occurrence of wildfire at the precise location in real time, which not only utilizes large scale data information such as hourly weather forecasting data, but also takes into account small scale topographical data such as local terrain condition and local vegetation conditions collecting from Google Earth images to determine the probabilities of wildfire occurrence location at small scale as well as their timing synchronized with weather forecast information. By using the wildfire data in the United States from 1992 to 2015 to train the multimodal transformer neural network, it can predict the probabilities of wildfire occurrence according to the real-time weather forecast and the synchronized Google Earth image data to provide the wildfire occurrence probability in any small location ($100m^2$) within 24 hours ahead.
• Abstract（参考訳）: 気候変動により、極度の山火事は人類文明にとって最も危険な自然災害の1つとなっている。 但し、当初は人為的活動による山火事も見られるが、(1)気温、風向き、強度、湿度などの気象条件、(2)地域内の乾燥植生の量や種類、(3)地域の雨量や火災の動態に影響を及ぼす地形的・地域的地形的条件など、環境要因によって山火事の拡散が決定される。 このように、山火事の発生を正確に予測することは、世界規模で最も緊急かつ厄介な環境課題の1つとなっている。 本研究では,複数の高度な人工知能技術と統計的手法を組み合わせたリアルタイムマルチモーダルトランスフォーマーニューラルネットワーク機械学習モデルを構築し,時間ごとの天気予報データなどの大規模データ情報を利用するだけでなく,局所地形条件やGoogle Earth画像から収集した局所植生条件などの小規模な地形データも考慮し,小規模で発生した山火事の発生確率と天気予報情報と同期するタイミングを推定する。 1992年から2015年にかけての米国の山火事データを用いてマルチモーダルトランスフォーマーニューラルネットワークをトレーニングすることにより、リアルタイム気象予報と同期したGoogle Earth画像データに基づいて、24時間以内に小さな場所での山火事発生確率(100m^2$)を予測できる。

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