論文の概要: A Probabilistic Approach to Wildfire Spread Prediction Using a Denoising Diffusion Surrogate Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.00761v1
• Date: Tue, 01 Jul 2025 14:04:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:22:59.653398
• Title: A Probabilistic Approach to Wildfire Spread Prediction Using a Denoising Diffusion Surrogate Model
• Title（参考訳）: Denoising Diffusion Surrogate Model を用いた森林火災拡散予測の確率論的アプローチ
• Authors: Wenbo Yu, Anirbit Ghosh, Tobias Sebastian Finn, Rossella Arcucci, Marc Bocquet, Sibo Cheng,
• Abstract要約: 本稿では,山火事の広がりを予測するための最初のデノナイズ拡散モデルを提案する。 そうすることで、山火事の動力学の本質的な不確実性が説明できる。 一つの予測を生成する決定論的アプローチとは異なり、我々のモデルは火が次に行く場所の物理的に意味のある分布を反映した予測の集合を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.151517598545164
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Thanks to recent advances in generative AI, computers can now simulate realistic and complex natural processes. We apply this capability to predict how wildfires spread, a task made difficult by the unpredictable nature of fire and the variety of environmental conditions it depends on. In this study, We present the first denoising diffusion model for predicting wildfire spread, a new kind of AI framework that learns to simulate fires not just as one fixed outcome, but as a range of possible scenarios. By doing so, it accounts for the inherent uncertainty of wildfire dynamics, a feature that traditional models typically fail to represent. Unlike deterministic approaches that generate a single prediction, our model produces ensembles of forecasts that reflect physically meaningful distributions of where fire might go next. This technology could help us develop smarter, faster, and more reliable tools for anticipating wildfire behavior, aiding decision-makers in fire risk assessment and response planning.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの最近の進歩により、コンピュータは現実的で複雑な自然なプロセスをシミュレートできるようになった。 本研究では,森林火災がいかに広がるか,火災の予測不能な性質とそれに依存する様々な環境条件によって困難な課題を予測するために,この能力を適用した。 本研究では,山火事の拡散を予測するための最初の認知拡散モデルを提案する。これは,火災を一つの固定結果としてだけでなく,さまざまなシナリオとしてシミュレートすることを学ぶ,新たなタイプのAIフレームワークである。 そうすることで、従来のモデルでは表現できないような、山火事のダイナミクスの本質的な不確実性が説明できる。 一つの予測を生成する決定論的アプローチとは異なり、我々のモデルは火が次に行く場所の物理的に意味のある分布を反映した予測の集合を生成する。 この技術は、より賢く、より速く、より信頼性の高いツールを開発するのに役立つだろう。

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