Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimizing Electric Vehicles Charging using Large Language Models and Graph Neural Networks

論文の概要: Optimizing Electric Vehicles Charging using Large Language Models and Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03067v1
Date: Wed, 05 Feb 2025 11:00:51 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-06 14:26:30.067111
Title: Optimizing Electric Vehicles Charging using Large Language Models and Graph Neural Networks
Title（参考訳）: 大規模言語モデルとグラフニューラルネットワークを用いた電気自動車充電の最適化
Authors: Stavros Orfanoudakis, Peter Palensky, Pedro P. Vergara,
Abstract要約: 従来の最適化手法と強化学習アプローチは、しばしばリアルタイムEV充電の高次元性と動的性質に苦しむ。本研究では,Large Language Models (LLMs) とGraph Neural Networks (GNNs) を組み合わせることで,従来のEVスマート充電法より優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: Maintaining grid stability amid widespread electric vehicle (EV) adoption is vital for sustainable transportation. Traditional optimization methods and Reinforcement Learning (RL) approaches often struggle with the high dimensionality and dynamic nature of real-time EV charging, leading to sub-optimal solutions. To address these challenges, this study demonstrates that combining Large Language Models (LLMs), for sequence modeling, with Graph Neural Networks (GNNs), for relational information extraction, not only outperforms conventional EV smart charging methods, but also paves the way for entirely new research directions and innovative solutions.
Abstract（参考訳）: 電気自動車(EV)の普及に伴うグリッド安定性の維持は、持続可能な輸送にとって不可欠である。従来の最適化手法と強化学習(Reinforcement Learning, RL)アプローチは、しばしばリアルタイムEV充電の高次元性と動的性質に苦しむ。これらの課題に対処するため,Large Language Models(LLMs)とGraph Neural Networks(GNNs)を組み合わせることで,従来のEVスマート充電法より優れるだけでなく,全く新しい研究方向と革新的なソリューションの道を開くことを実証した。

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