JaxWildfire: A GPU-Accelerated Wildfire Simulator for Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2512.06102v1 📥 PDF

作者: Ufuk Çakır, Victor-Alexandru Darvariu, Bruno Lacerda, Nick Hawes

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-12-05

备注: To be presented at the NeurIPS 2025 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences (ML4PS)

💡 一句话要点

提出JaxWildfire，一种GPU加速的野火模拟器，用于强化学习。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 野火模拟 强化学习 GPU加速 JAX 元胞自动机

📋 核心要点

  1. 现有野火模拟器速度慢，严重限制了强化学习智能体在野火管理中的训练。
  2. JaxWildfire基于元胞自动机的概率模型，使用JAX实现向量化模拟，从而加速模拟过程。
  3. 实验表明，JaxWildfire比现有软件快6-35倍，并成功训练了用于野火抑制的强化学习智能体。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为JaxWildfire的野火模拟器，旨在加速强化学习（RL）在野火管理中的应用。现有的野火模拟器速度慢，严重限制了RL智能体的训练。JaxWildfire基于元胞自动机的概率火蔓延模型，使用JAX实现，并通过vmap实现向量化模拟，从而在GPU上实现高吞吐量。实验表明，JaxWildfire比现有软件快6-35倍，并支持基于梯度的模拟器参数优化。此外，JaxWildfire可用于训练RL智能体学习野火抑制策略。这项工作是推动RL技术在自然灾害管理中应用的重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决现有野火模拟器速度慢的问题，该问题严重阻碍了强化学习（RL）在野火管理中的应用。现有的模拟器无法满足RL智能体训练所需的大量环境交互，导致难以开发有效的野火控制策略。

核心思路：论文的核心思路是利用JAX框架的自动微分和向量化能力，构建一个基于GPU加速的野火模拟器。通过将模拟过程向量化，可以并行执行多个模拟，从而显著提高模拟速度。

技术框架：JaxWildfire的整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于元胞自动机的概率火蔓延模型；2) JAX实现的模拟器核心；3) vmap向量化模块，用于在GPU上并行执行模拟；4) 强化学习训练环境接口。该框架允许用户定义不同的野火场景、控制策略和奖励函数，并使用RL算法训练智能体。

关键创新：最重要的技术创新点在于利用JAX框架实现了野火模拟的GPU加速。通过vmap向量化，可以将多个独立的模拟并行执行，从而显著提高模拟吞吐量。此外，JAX的自动微分功能还允许基于梯度优化模拟器参数，进一步提高模拟精度。

关键设计：JaxWildfire的关键设计包括：1) 使用元胞自动机模拟火蔓延，每个元胞的状态表示该位置是否着火；2) 使用概率模型描述火蔓延的概率，该概率取决于地形、植被、风向等因素；3) 使用JAX的vmap函数将模拟过程向量化，从而在GPU上并行执行多个模拟；4) 提供灵活的API，允许用户自定义野火场景、控制策略和奖励函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，JaxWildfire在GPU上的模拟速度比现有软件快6-35倍。此外，研究人员还成功使用JaxWildfire训练了强化学习智能体，使其能够学习到有效的野火抑制策略。这些结果表明，JaxWildfire是推动RL技术在野火管理中应用的重要工具。

🎯 应用场景

JaxWildfire可应用于野火管理、自然灾害应对等领域。它可以用于训练强化学习智能体，以制定更有效的野火抑制策略，例如优化消防员的部署、控制燃烧范围等。此外，该模拟器还可以用于评估不同野火管理策略的有效性，并为决策者提供科学依据。未来，该研究有望扩展到其他自然灾害的模拟和管理中。

📄 摘要（原文）

Artificial intelligence methods are increasingly being explored for managing wildfires and other natural hazards. In particular, reinforcement learning (RL) is a promising path towards improving outcomes in such uncertain decision-making scenarios and moving beyond reactive strategies. However, training RL agents requires many environment interactions, and the speed of existing wildfire simulators is a severely limiting factor. We introduce $\texttt{JaxWildfire}$, a simulator underpinned by a principled probabilistic fire spread model based on cellular automata. It is implemented in JAX and enables vectorized simulations using $\texttt{vmap}$, allowing high throughput of simulations on GPUs. We demonstrate that $\texttt{JaxWildfire}$ achieves 6-35x speedup over existing software and enables gradient-based optimization of simulator parameters. Furthermore, we show that $\texttt{JaxWildfire}$ can be used to train RL agents to learn wildfire suppression policies. Our work is an important step towards enabling the advancement of RL techniques for managing natural hazards.