Fugu-MT 論文翻訳(概要): Proof of Concept: Multi-Target Wildfire Risk Prediction and Large Language Model Synthesis

論文の概要: Proof of Concept: Multi-Target Wildfire Risk Prediction and Large Language Model Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11686v1
Date: Fri, 16 Jan 2026 10:47:13 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.283146
Title: Proof of Concept: Multi-Target Wildfire Risk Prediction and Large Language Model Synthesis
Title（参考訳）: 概念実証:マルチターゲットワイルドファイアリスク予測と大規模言語モデル作成
Authors: Nicolas Caron, Christophe Guyeux, Hassan Noura, Benjamin Aynes,
Abstract要約: 現在最先端の山火事リスク評価アプローチは、しばしば運用上のニーズを見落とし、ファーストレスポンダや消防サービスに対する実用的価値を制限している。本稿では,リスク次元ごとの予測モデルと大規模言語モデル(LLM)を組み合わせて,異種出力を構造化・実行可能なレポートに合成するハイブリッドフレームワークの開発を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2049183478692593
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Current state-of-the-art approaches to wildfire risk assessment often overlook operational needs, limiting their practical value for first responders and firefighting services. Effective wildfire management requires a multi-target analysis that captures the diverse dimensions of wildfire risk, including meteorological danger, ignition activity, intervention complexity, and resource mobilization, rather than relying on a single predictive indicator. In this proof of concept, we propose the development of a hybrid framework that combines predictive models for each risk dimension with large language models (LLMs) to synthesize heterogeneous outputs into structured, actionable reports.
Abstract（参考訳）: 現在最先端の山火事リスク評価アプローチは、しばしば運用上のニーズを見落とし、ファーストレスポンダや消防サービスに対する実用的価値を制限している。効果的な山火事管理には、気象上の危険、点火活動、介入の複雑さ、資源の動員など、単一の予測指標に頼るのではなく、様々な種類の山火事リスクを捉えるマルチターゲット分析が必要である。本稿では,リスク次元毎に予測モデルと大言語モデル(LLM)を組み合わせて,異種出力を構造化・実行可能なレポートに合成するハイブリッドフレームワークの開発を提案する。

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