Advancing Forest Fire Prevention: Deep Reinforcement Learning for Effective Firebreak Placement

要約

過去数十年にわたって、気候変動による大規模な山火事の頻度と規模の両方が増加し、重大な自然の脅威として浮上しています。
このような災害に耐えられる強靱な景観を設計することが差し迫った必要性となっており、高度な意思決定支援ツールの開発が求められています。
混合整数計画法、確率的最適化、ネットワーク理論などの既存の方法論は効果的であることが証明されていますが、計算需要によって妨げられ、適用可能性が制限されています。
この課題に応えて、私たちは人工知能技術、特に深層強化学習を使用して、景観内での防火帯の配置に関する複雑な問題に対処することを提案します。
当社では、ディープ Q ラーニング、ダブル ディープ Q ラーニング、デュエル ダブル ディープ Q ラーニングなどの価値関数ベースのアプローチを採用しています。
Cell2Fire 延焼シミュレーターと畳み込みニューラル ネットワークを組み合わせて利用することで、森林環境内の防火帯の位置を学習できる計算エージェントの実装に成功し、良好な結果を達成しました。
さらに、事前トレーニング ループを組み込んで、最初にエージェントにヒューリスティック ベースのアルゴリズムを模倣するように教え、それがこれらのソリューションのパフォーマンスを常に超えていることを観察します。
私たちの調査結果は、特に火災予防における運用研究の課題に対する深層強化学習の計り知れない可能性を強調しています。
私たちのアプローチは、40 x 40 セルほどの大きさの問題インスタンスで非常に好ましい結果で収束することを実証しており、この重要な問題に強化学習を適用する上で重要なマイルストーンとなります。
私たちの知る限り、この研究は強化学習を使用して前述の問題に対処する先駆的な取り組みであり、防火と景観管理に有望な展望を提供します。

要約(オリジナル)

Over the past decades, the increase in both frequency and intensity of large-scale wildfires due to climate change has emerged as a significant natural threat. The pressing need to design resilient landscapes capable of withstanding such disasters has become paramount, requiring the development of advanced decision-support tools. Existing methodologies, including Mixed Integer Programming, Stochastic Optimization, and Network Theory, have proven effective but are hindered by computational demands, limiting their applicability. In response to this challenge, we propose using artificial intelligence techniques, specifically Deep Reinforcement Learning, to address the complex problem of firebreak placement in the landscape. We employ value-function based approaches like Deep Q-Learning, Double Deep Q-Learning, and Dueling Double Deep Q-Learning. Utilizing the Cell2Fire fire spread simulator combined with Convolutional Neural Networks, we have successfully implemented a computational agent capable of learning firebreak locations within a forest environment, achieving good results. Furthermore, we incorporate a pre-training loop, initially teaching our agent to mimic a heuristic-based algorithm and observe that it consistently exceeds the performance of these solutions. Our findings underscore the immense potential of Deep Reinforcement Learning for operational research challenges, especially in fire prevention. Our approach demonstrates convergence with highly favorable results in problem instances as large as 40 x 40 cells, marking a significant milestone in applying Reinforcement Learning to this critical issue. To the best of our knowledge, this study represents a pioneering effort in using Reinforcement Learning to address the aforementioned problem, offering promising perspectives in fire prevention and landscape management

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google