Wildfire Autonomous Response and Prediction Using Cellular Automata (WARP-CA)

要約

山火事は、気候変動や環境要因によって悪化し、生態系や人間の居住地に深刻な問題をもたらしている。従来の山火事モデリングは有用ではあるが、そのような事象の急速な動態に適応できないことが多い。本報告では、パーリンノイズを用いた地形生成とセルラーオートマトン（CA）のダイナミズムを統合し、山火事の拡大をシミュレーションする新しいアプローチであるWARP-CAモデル（Wildfire Autonomous Response and Prediction Using Cellular Automata）を紹介する。我々は、UAVやUGVのような自律エージェントを協調フレームワーク内でシミュレートすることにより、山火事を管理するためのマルチエージェント強化学習（MARL）の可能性を探る。我々の方法論は、世界のシミュレーション技術を組み合わせ、効率的な山火事抑制に焦点を当て、風のパターンや地形の特徴のような重要な環境要因を考慮しながら、MARLにおける創発的な行動を調査する。

要約(オリジナル)

Wildfires pose a severe challenge to ecosystems and human settlements, exacerbated by climate change and environmental factors. Traditional wildfire modeling, while useful, often fails to adapt to the rapid dynamics of such events. This report introduces the (Wildfire Autonomous Response and Prediction Using Cellular Automata) WARP-CA model, a novel approach that integrates terrain generation using Perlin noise with the dynamism of Cellular Automata (CA) to simulate wildfire spread. We explore the potential of Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) to manage wildfires by simulating autonomous agents, such as UAVs and UGVs, within a collaborative framework. Our methodology combines world simulation techniques and investigates emergent behaviors in MARL, focusing on efficient wildfire suppression and considering critical environmental factors like wind patterns and terrain features.

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arxiv.jp, DeepL