본 논문은 기후변화로 인해 심각해진 산불 발생을 정확하게 예측하기 위한 실시간 다중모드 변환기 신경망 기계학습 모델을 제시한다. 이 모델은 시간별 기상 예보 데이터뿐만 아니라 구글 어스 이미지를 통해 수집한 지형 및 식생 정보와 같은 소규모 데이터까지 활용하여, 미국 내 1992년부터 2015년까지의 산불 데이터를 기반으로 훈련되었다. 결과적으로, 24시간 이내에 $100m^2$ 단위의 작은 지역에서 산불 발생 확률을 예측할 수 있다. 모델은 기온, 풍향, 풍속, 습도, 건조 식생량, 지형 조건 등 다양한 요소를 고려하여 산불 발생 위치 및 시기를 예측한다.
