デジタルツインとAgentic AIによる森林火災 Disaster Management：機能性の高い仮想状況室

国連によれば、温暖化により2030年までに火事が頻繁になり強度が約14%増える見込みで、生命・インフラ設施・生態系への影響から、災害管理の一覧は、静的シミュレーションと静的なデータ収集に依存。これによってあらかじめ定まられる火事のエピソードに対応し得るようになれない。適時にその様態を変動させるためのIVSR(Intelligent Virtual Situation Room：機能性の高い仮想状況室)は、2方向のデジタルツイン（DT）プラットフォームと自主的なAI代理者の組み合わせになります。IVSRがモニター画像、気象データ、そして3Dの森林モデルを収集することによって、現実世界で火事環境のリアルタイム参照状態を作成します。AIに基づいた似せているプロセスに、仮想化されたデストラクションシミュレーションライブラリを利用して、経験豊富な専門家たちの視線を受審させることによって、緊急対応策の取得が行われます。その結果から、許された行動（例えば：植木鳥の再投入と従業員の再配置）を標準化した手順内で物理レベルに回すことを可能にします。その結果から、レスポンスタイムと資源の効果的配分について伝統的なシステムよりもより少ない変更時間を確立できることに示されています。デジタルツインと自主的なAIによってIVSRはプロアクティブで適応性の高い森林火災管理における持続可能な半自動决策のパラダイムへ連携できます。

arXiv:2602.08949v1 Announce Type: new Abstract: According to the United Nations, wildfire frequency and intensity are projected to increase by approximately 14% by 2030 and 30% by 2050 due to global warming, posing critical threats to life, infrastructure, and ecosystems. Conventional disaster management frameworks rely on static simulations and passive data acquisition, hindering their ability to adapt to arbitrarily evolving wildfire episodes in real-time. To address these limitations, we introduce the Intelligent Virtual Situation Room (IVSR), a bidirectional Digital Twin (DT) platform augmented by autonomous AI agents. The IVSR continuously ingests multisource sensor imagery, weather data, and 3D forest models to create a live virtual replica of the fire environment. A similarity engine powered by AI aligns emerging conditions with a precomputed Disaster Simulation Library, retrieving and calibrating intervention tactics under the watchful eyes of experts. Authorized action-ranging from UAV redeployment to crew reallocation-is cycled back through standardized procedures to the physical layer, completing the loop between response and analysis. We validate IVSR through detailed case-study simulations provided by an industrial partner, demonstrating capabilities in localized incident detection, privacy-preserving playback, collider-based fire-spread projection, and site-specific ML retraining. Our results indicate marked reductions in detection-to-intervention latency and more effective resource coordination versus traditional systems. By uniting real-time bidirectional DTs with agentic AI, IVSR offers a scalable, semi-automated decision-support paradigm for proactive, adaptive wildfire disaster management.