論文の概要: Carbon Footprint Accounting Driven by Large Language Models and Retrieval-augmented Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09713v2
- Date: Tue, 20 Aug 2024 12:22:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-10 17:22:25.026841
- Title: Carbon Footprint Accounting Driven by Large Language Models and Retrieval-augmented Generation
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルと検索拡張生成によるカーボンフットプリント会計
- Authors: Haijin Wang, Mianrong Zhang, Zheng Chen, Nan Shang, Shangheng Yao, Fushuan Wen, Junhua Zhao,
- Abstract要約: 従来のライフサイクルアセスメント手法は人間の専門知識に大きく依存しており、ほぼリアルタイムのアップデートを困難にしている。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成技術を統合し,炭素フットプリント情報検索と分析のリアルタイム,専門的,経済的な側面を強化する新しいアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.428260237038657
- License:
- Abstract: Carbon footprint accounting is crucial for quantifying greenhouse gas emissions and achieving carbon neutrality.The dynamic nature of processes, accounting rules, carbon-related policies, and energy supply structures necessitates real-time updates of CFA. Traditional life cycle assessment methods rely heavily on human expertise, making near-real-time updates challenging. This paper introduces a novel approach integrating large language models (LLMs) with retrieval-augmented generation technology to enhance the real-time, professional, and economical aspects of carbon footprint information retrieval and analysis. By leveraging LLMs' logical and language understanding abilities and RAG's efficient retrieval capabilities, the proposed method LLMs-RAG-CFA can retrieve more relevant professional information to assist LLMs, enhancing the model's generative abilities. This method offers broad professional coverage, efficient real-time carbon footprint information acquisition and accounting, and cost-effective automation without frequent LLMs' parameter updates. Experimental results across five industries(primary aluminum, lithium battery, photovoltaic, new energy vehicles, and transformers)demonstrate that the LLMs-RAG-CFA method outperforms traditional methods and other LLMs, achieving higher information retrieval rates and significantly lower information deviations and carbon footprint accounting deviations. The economically viable design utilizes RAG technology to balance real-time updates with cost-effectiveness, providing an efficient, reliable, and cost-saving solution for real-time carbon emission management, thereby enhancing environmental sustainability practices.
- Abstract（参考訳）: 炭素フットプリントは、温室効果ガス排出量の定量化と炭素中立性の達成に不可欠であり、プロセスの動的な性質、会計規則、炭素関連政策、エネルギー供給構造は、CFAのリアルタイム更新を必要とする。
従来のライフサイクルアセスメント手法は人間の専門知識に大きく依存しており、ほぼリアルタイムのアップデートを困難にしている。
本稿では,大規模言語モデル(LLM)と検索拡張生成技術を統合し,炭素フットプリント情報検索と分析のリアルタイム,専門的,経済的な側面を強化する新しいアプローチを提案する。
LLMの論理的・言語的理解能力とRAGの効率的な検索能力を活用することで、提案手法は、より関連性の高いプロフェッショナル情報を取得してLLMを支援することができ、モデルの生成能力を高めることができる。
本手法は, LLMの頻繁なパラメータ更新を伴わずに, 広範な専門的カバレッジ, 効率的なリアルタイム炭素フットプリント情報取得と会計, 費用対効果の高い自動化を実現する。
LLMs-RAG-CFA法は従来のLLM法や他のLLM法よりも優れており、情報検索率の向上と情報偏差の低減、炭素フットプリントの偏差の低減を図っている。
経済的に実現可能な設計は、RAG技術を利用して、リアルタイム更新とコスト効率のバランスを取り、リアルタイムの二酸化炭素排出量管理のための効率的で信頼性の高いコスト削減ソリューションを提供する。
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