論文の概要: Advancing Building Energy Modeling with Large Language Models: Exploration and Case Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09579v2
- Date: Fri, 15 Nov 2024 18:20:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-18 18:55:33.286271
- Title: Advancing Building Energy Modeling with Large Language Models: Exploration and Case Studies
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルによる建築エネルギーモデリングの促進:探索と事例研究
- Authors: Liang Zhang, Zhelun Chen, Vitaly Ford,
- Abstract要約: 人工知能の急速な進歩は、ChatGPTのような大きな言語モデルの出現を促している。
本稿では,大規模言語モデルの革新的統合とエネルギーモデリングソフトウェアの構築について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8879609855863713
- License:
- Abstract: The rapid progression in artificial intelligence has facilitated the emergence of large language models like ChatGPT, offering potential applications extending into specialized engineering modeling, especially physics-based building energy modeling. This paper investigates the innovative integration of large language models with building energy modeling software, focusing specifically on the fusion of ChatGPT with EnergyPlus. A literature review is first conducted to reveal a growing trend of incorporating large language models in engineering modeling, albeit limited research on their application in building energy modeling. We underscore the potential of large language models in addressing building energy modeling challenges and outline potential applications including simulation input generation, simulation output analysis and visualization, conducting error analysis, co-simulation, simulation knowledge extraction and training, and simulation optimization. Three case studies reveal the transformative potential of large language models in automating and optimizing building energy modeling tasks, underscoring the pivotal role of artificial intelligence in advancing sustainable building practices and energy efficiency. The case studies demonstrate that selecting the right large language model techniques is essential to enhance performance and reduce engineering efforts. The findings advocate a multidisciplinary approach in future artificial intelligence research, with implications extending beyond building energy modeling to other specialized engineering modeling.
- Abstract（参考訳）: 人工知能の急速な進歩は、ChatGPTのような大規模言語モデルの出現を助長し、特別なエンジニアリングモデリング、特に物理学に基づく建築エネルギーモデリングへの潜在的な応用を提供する。
本稿では,ChatGPTとEnergyPlusの融合に着目し,大規模言語モデルとエネルギーモデリングソフトウェアの構築の革新的統合について検討する。
工学的モデリングにおける大規模言語モデルの導入の傾向を明らかにするために,まず文献レビューを行った。
本研究では,シミュレーション入力生成,シミュレーション出力解析と可視化,エラー解析の実行,共シミュレーション,シミュレーション知識抽出とトレーニング,シミュレーション最適化など,大規模言語モデルの可能性について概説する。
3つのケーススタディは、建設エネルギーモデリングタスクの自動化と最適化における大きな言語モデルの変革の可能性を明らかにし、持続可能な建築慣行とエネルギー効率を推し進める上で、人工知能が重要な役割を担っていることを強調している。
このケーススタディは、パフォーマンスを高め、エンジニアリングの労力を減らすために、適切な大規模言語モデルテクニックを選択することが不可欠であることを実証している。
この発見は、将来の人工知能研究における多分野的なアプローチを提唱し、エネルギーモデリングの構築を超えて、他の専門的なエンジニアリングモデリングにまで及んでいる。
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