論文の概要: InsightBuild: LLM-Powered Causal Reasoning in Smart Building Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08235v1
- Date: Fri, 11 Jul 2025 00:45:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.208514
- Title: InsightBuild: LLM-Powered Causal Reasoning in Smart Building Systems
- Title（参考訳）: InsightBuild: LLMを利用したスマートビルディングシステムにおける因果推論
- Authors: Pinaki Prasad Guha Neogi, Ahmad Mohammadshirazi, Rajiv Ramnath,
- Abstract要約: エネルギー消費パターンの因果的説明を提供するために,因果解析を微調整大言語モデル(LLM)と統合する2段階フレームワークを提案する。
LLMに基づく自然言語生成と明確な因果発見を組み合わせれば、明確で正確な説明が得られます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364306
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Smart buildings generate vast streams of sensor and control data, but facility managers often lack clear explanations for anomalous energy usage. We propose InsightBuild, a two-stage framework that integrates causality analysis with a fine-tuned large language model (LLM) to provide human-readable, causal explanations of energy consumption patterns. First, a lightweight causal inference module applies Granger causality tests and structural causal discovery on building telemetry (e.g., temperature, HVAC settings, occupancy) drawn from Google Smart Buildings and Berkeley Office datasets. Next, an LLM, fine-tuned on aligned pairs of sensor-level causes and textual explanations, receives as input the detected causal relations and generates concise, actionable explanations. We evaluate InsightBuild on two real-world datasets (Google: 2017-2022; Berkeley: 2018-2020), using expert-annotated ground-truth causes for a held-out set of anomalies. Our results demonstrate that combining explicit causal discovery with LLM-based natural language generation yields clear, precise explanations that assist facility managers in diagnosing and mitigating energy inefficiencies.
- Abstract（参考訳）: スマートなビルは大量のセンサーと制御データを生成するが、施設管理者は異常なエネルギー使用に関する明確な説明を欠いていることが多い。
エネルギー消費パターンの人間可読で因果的な説明を提供するために,因果解析と微調整された大言語モデル(LLM)を統合する2段階のフレームワークであるInsightBuildを提案する。
まず、軽量な因果推論モジュールが、Google Smart BuildingsとBerkeley Officeのデータセットから得られたテレメトリ(例えば、温度、HVAC設定、占有率)を構築する上で、Granger因果性テストと構造因果検出を適用します。
次に、センサーレベルの原因とテキストによる説明のペアを微調整したLCMが、検出された因果関係を入力として受信し、簡潔で実用的な説明を生成する。
InsightBuildを2つの実世界のデータセット(Google: 2017-2022、バークレー: 2018-2020)で評価する。
以上の結果から, LLMに基づく自然言語生成と明確な因果発見を組み合わせれば, 施設管理者によるエネルギー不効率の診断・緩和を支援する, 明確かつ正確な説明が得られることが示唆された。
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