論文の概要: Generative AI for Predicting 2D and 3D Wildfire Spread: Beyond Physics-Based Models and Traditional Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02485v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 05:54:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.310143
• Title: Generative AI for Predicting 2D and 3D Wildfire Spread: Beyond Physics-Based Models and Traditional Deep Learning
• Title（参考訳）: 2Dおよび3Dワイルドファイアの拡散を予測するジェネレーティブAI:物理モデルと従来のディープラーニングを超えて
• Authors: Haowen Xu, Sisi Zlatanova, Ruiyu Liang, Ismet Canbulat,
• Abstract要約: 本稿では,山火事予測の基礎的枠組みとして,生成型AIの採用を提唱する。 このようなモデルが2次元火災拡散予測をどのように強化し,より現実的でスケーラブルな3次元シミュレーションを実現するかを検討する。 生成AIを山火事管理に統合するための5つの重要なビジョンを、マルチモーダルアプローチ、AIファンデーションモデル、会話型AIシステム、エッジコンピューティングベースのシナリオ生成、認知デジタルツインという、特定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.582541339132966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Wildfires continue to inflict devastating human, environmental, and economic losses globally, as tragically exemplified by the 2025 Los Angeles wildfire and the urgent demand for more effective response strategies. While physics-based and deep learning models have advanced wildfire simulation, they face critical limitations in predicting and visualizing multimodal fire spread in real time, particularly in both 2D and 3D spatial domains using dynamically updated GIS data. These limitations hinder timely emergency response, infrastructure protection, and community safety. Generative AI has recently emerged as a transformative approach across research and industry. Models such as Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs), Transformers, and diffusion-based architectures offer distinct advantages over traditional methods, including the integration of multimodal data, generation of diverse scenarios under uncertainty, and improved modeling of wildfire dynamics across spatial and temporal scales. This position paper advocates for the adoption of generative AI as a foundational framework for wildfire prediction. We explore how such models can enhance 2D fire spread forecasting and enable more realistic, scalable 3D simulations. Additionally, we employ a novel human-AI collaboration framework using large language models (LLMs) for automated knowledge extraction, literature synthesis, and bibliometric mapping. Looking ahead, we identify five key visions for integrating generative AI into wildfire management: multimodal approaches, AI foundation models, conversational AI systems, edge-computing-based scenario generation, and cognitive digital twins. We also address three major challenges accompanying these opportunities and propose potential solutions to support their implementation.
• Abstract（参考訳）: 2025年のロサンゼルスの山火事と、より効果的な対応戦略に対する緊急の要求によって、森林火災は世界の人的、環境的、経済的損失に影響を与え続けている。 物理モデルと深層学習モデルには高度な山火事シミュレーションがあるが、特に動的に更新されたGISデータを用いて2次元および3次元の空間領域において、マルチモーダル火災の予測と可視化に限界がある。 これらの制限は、タイムリーな緊急対応、インフラ保護、およびコミュニティの安全を妨げる。 ジェネレーティブAIは、最近、研究と産業にまたがる変革的なアプローチとして登場した。 GAN(Generative Adversarial Networks)、変分オートエンコーダ(VAEs)、トランスフォーマー(Transformer)、拡散型アーキテクチャなどのモデルは、マルチモーダルデータの統合、不確実性の下での多様なシナリオの生成、空間的および時間的スケールにわたる山火事のダイナミクスのモデリングの改善など、従来の手法に対して明確な優位性を提供する。 本稿では,山火事予測の基礎的枠組みとして,生成型AIの採用を提唱する。 このようなモデルが2次元火災拡散予測をどのように強化し,より現実的でスケーラブルな3次元シミュレーションを実現するかを検討する。 さらに,大規模言語モデル(LLM)を用いて,知識の自動抽出,文献合成,バイオロメトリマッピングを行う。 今後は、生成AIを山火事管理に統合するための5つの重要なビジョンを見つけ出す: マルチモーダルアプローチ、AI基盤モデル、会話型AIシステム、エッジコンピューティングベースのシナリオ生成、認知デジタルツイン。 また、これらの機会に付随する3つの大きな課題に対処し、その実装をサポートするための潜在的な解決策を提案します。

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