論文の概要: Agentic AI Framework for Cloudburst Prediction and Coordinated Response

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22767v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 21:33:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.711565
• Title: Agentic AI Framework for Cloudburst Prediction and Coordinated Response
• Title（参考訳）: クラウドバースト予測と協調応答のためのエージェントAIフレームワーク
• Authors: Toqeer Ali Syed, Sohail Khan, Salman Jan, Gohar Ali, Muhammad Nauman, Ali Akarma, Ahmad Ali,
• Abstract要約: 本論文は,大気水循環インテリジェンスを研究するエージェント人工知能システムについて概説する。 このフレームワークは、イベントライフサイクル全体を通じて、推論、意味、行動する自律的だが協調的なエージェントを使用する。 スケーラブルな適応性と学習ベースの気候レジリエンスのプラットフォームを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8697317909540486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The challenge is growing towards extreme and short-duration rainfall events like a cloudburst that are peculiar to the traditional forecasting systems, in which the predictions and the response are taken as two distinct processes. The paper outlines an agentic artificial intelligence system to study atmospheric water-cycle intelligence, which combines sensing, forecasting, downscaling, hydrological modeling and coordinated response into a single, interconnected, priceless, closed-loop system. The framework uses autonomous but cooperative agents that reason, sense, and act throughout the entire event lifecycle, and use the intelligence of weather prediction to become real-time decision intelligence. Comparison of multi-year radar, satellite, and ground-based evaluation of the northern part of Pakistan demonstrates that the multi-agent configuration enhances forecast reliability, critical success index and warning lead time compared to the baseline models. Population reach was maximised, and errors during evacuation were minimised through communication and routing agents, and adaptive recalibration and transparent auditability were provided by the embedded layer of learning. Collectively, this leads to the conclusion that collaborative AI agents are capable of transforming atmospheric data streams into practicable foresight and provide a platform of scalable adaptive and learning-based climate resilience.
• Abstract（参考訳）: この課題は、予測と応答が2つの異なるプロセスとして扱われる従来の予測システムに特有の雲バーストのような、極端で短期的な降雨イベントに向かって成長している。 本論文は, センサ, 予測, ダウンスケール, 水文モデリング, 協調応答を組み合わせた大気循環インテリジェンスを, 相互接続された, 無価格でクローズドループシステムにまとめるエージェント人工知能システムの概要を述べる。 このフレームワークは、イベントライフサイクル全体を通して推論、意味、行動する自律的だが協調的なエージェントを使用し、天気予報の知性を使ってリアルタイムな意思決定知能になる。 パキスタン北部における多年間レーダー、衛星、地上観測による評価の比較により、マルチエージェント構成は、ベースラインモデルと比較して予測信頼性、臨界成功指標、警告リード時間を高めることが示されている。 集団到達度を最大化し,コミュニケーションエージェントやルーティングエージェントを通じて避難時のエラーを最小化し,適応的再校正と透明なオーディショナビリティを組込み学習層で提供した。 まとめると、これは協力的なAIエージェントが大気データストリームを実践可能な展望に変換し、スケーラブルな適応性と学習ベースの気候レジリエンスのプラットフォームを提供する、という結論に繋がる。

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