Cognitive Assistance for Firefighting Multidomain Operations Using Reinforcement Learning and Generative AI
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is unprecedented growth and severity in wildland fire activity across the world with greater socio-, economic, and environmental impact. In 2021, Lockheed Martin initiated an internal development program, the Cognitive Mission Manager (CMM), to demonstrate and provide a tool that uses multi-domain operations and machine learning to support wildland fire missions. Over three years, the CMM developed a cognitive assistant for firefighter operations, which includes creating a digital twin of an entire wildland fire incident by fusing real-world data from satellites, aircraft, and ground assets into a system-of-systems and environmental digital twin in NVIDIA Omniverse. Through this digital twin, CMM is able to show predictions of fire spread and use reinforcement learning to provide recommended courses of action. In 2024, the CMM team further matured the reinforcement learning and began implement generative-AI capabilities. With these advances in AI technologies, firefighting and other complex operational environments could be standing on the precipice of a monumental tipping point that improves the use of data from satellites and other sources. This paper will discuss how the developed services reconstruct actual wildland fire incidents in a three-dimensional space to create a digital twin. It will also explore how reinforcement learning and generative AI can enhance and leverage digital twins and improve user experiences within these scenes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle