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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02485v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 00:09:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:56.98362
• Title: Generative AI as a Pillar 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ためのピラーとしてのジェネレーティブ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: 森林火災はますます人間の生活、生態系、インフラを脅かす。 既存の物理モデルとディープラーニングモデルは、2Dドメインと3Dドメインにまたがる動的な山火事を捉えるのに苦労している。 本稿では,生成型人工知能(AI)モデルが山火事の予測とシミュレーションの変換ツールとして機能するかを考察する。
• 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 increasingly threaten human life, ecosystems, and infrastructure, with events like the 2025 Palisades and Eaton fires in Los Angeles County underscoring the urgent need for more advanced prediction frameworks. Existing physics-based and deep learning models struggle to capture dynamic wildfire spread across both 2D and 3D domains, especially when incorporating real-time, multimodal geospatial data. This paper explores how generative Artificial Intelligence (AI) models-such as GANs, VAEs, and Transformers-can serve as transformative tools for wildfire prediction and simulation. These models offer superior capabilities in managing uncertainty, integrating multimodal inputs, and generating realistic, scalable wildfire scenarios. We introduce a new paradigm that leverages large language models (LLMs) for literature synthesis, classification, and knowledge extraction, conducting a systematic review of recent studies applying generative AI to fire prediction and monitoring. We highlight how generative approaches uniquely address challenges faced by traditional simulation and deep learning methods. Finally, we outline five key future directions for generative AI in wildfire management, including unified multimodal modeling of 2D and 3D dynamics, agentic AI systems and chatbots for decision intelligence, and real-time scenario generation on mobile devices, along with a discussion of critical challenges. Our findings advocate for a paradigm shift toward multimodal generative frameworks to support proactive, data-informed wildfire response.
• Abstract（参考訳）: 2025年のパリセードやロサンゼルス郡のイートン火災は、より高度な予測フレームワークが緊急に必要であることを示している。 既存の物理モデルとディープラーニングモデルは、2Dドメインと3Dドメインの両方にまたがる動的山火事を捉えるのに苦労している。 本稿では,GAN,VAE,Transformersなどの生成人工知能(AI)モデルが,山火事の予測とシミュレーションの変換ツールとして機能するかを考察する。 これらのモデルは、不確実性の管理、マルチモーダル入力の統合、現実的でスケーラブルな山火事シナリオの生成において優れた機能を提供します。 本研究では,文学合成,分類,知識抽出に大規模言語モデル(LLM)を活用する新しいパラダイムを導入し,予測・監視に生成AIを適用した最近の研究を体系的にレビューする。 我々は,従来のシミュレーションやディープラーニング手法が直面する課題に対して,生成的アプローチがどう対処するかを強調した。 最後に、ファイアマネージメントにおけるジェネレーティブAIの5つの重要な方向性を概説する。その中には、2Dおよび3Dダイナミクスの統合マルチモーダルモデリング、エージェントAIシステムと意思決定インテリジェンスのためのチャットボット、モバイルデバイス上でのリアルタイムシナリオ生成、そして重要な課題に関する議論が含まれる。 本研究は,積極的かつデータインフォームド・ワイルドファイア応答をサポートするため,マルチモーダル生成フレームワークへのパラダイムシフトを提唱する。

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