論文の概要: GRID: Graph-based Reasoning for Intervention and Discovery in Built Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16397v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 20:19:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.772104
• Title: GRID: Graph-based Reasoning for Intervention and Discovery in Built Environments
• Title（参考訳）: GRID: 構築された環境における干渉と発見のためのグラフベースの推論
• Authors: Taqiya Ehsan, Shuren Xia, Jorge Ortiz,
• Abstract要約: 商業ビルにおける手動のHVAC故障診断には、インシデント毎に8～12時間かかり、診断精度は60%に過ぎません。 本稿では,制約に基づく探索,ニューラル構造方程式モデリング,言語モデルなどを組み合わせた3段階の因果探索パイプラインGRIDについて述べる。 このフレームワークは制約ベースの手法、ニューラルアーキテクチャ、ドメイン固有の言語モデルを統合し、分析を構築する際の観察と因果的なギャップに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31096636737010974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Manual HVAC fault diagnosis in commercial buildings takes 8-12 hours per incident and achieves only 60 percent diagnostic accuracy, reflecting analytics that stop at correlation instead of causation. To close this gap, we present GRID (Graph-based Reasoning for Intervention and Discovery), a three-stage causal discovery pipeline that combines constraint-based search, neural structural equation modeling, and language model priors to recover directed acyclic graphs from building sensor data. Across six benchmarks: synthetic rooms, EnergyPlus simulation, the ASHRAE Great Energy Predictor III dataset, and a live office testbed, GRID achieves F1 scores ranging from 0.65 to 1.00, with exact recovery (F1 = 1.00) in three controlled environments (Base, Hidden, Physical) and strong performance on real-world data (F1 = 0.89 on ASHRAE, 0.86 in noisy conditions). The method outperforms ten baseline approaches across all evaluation scenarios. Intervention scheduling achieves low operational impact in most scenarios (cost <= 0.026) while reducing risk metrics compared to baseline approaches. The framework integrates constraint-based methods, neural architectures, and domain-specific language model prompts to address the observational-causal gap in building analytics.
• Abstract（参考訳）: 商業ビルにおける手動のHVAC故障診断は、インシデント毎に8～12時間かかり、因果関係ではなく相関関係で停止する分析を反映して、60%の診断精度しか達成できない。 このギャップを埋めるために,制約に基づく探索,ニューラル構造方程式モデリング,言語モデルを組み合わせた3段階の因果探索パイプラインであるGRID(Graph-based Reasoning for Intervention and Discovery)を提案する。 総合室、EnergyPlusシミュレーション、ASHRAE Great Energy Predictor IIIデータセット、およびライブオフィステストベッドの6つのベンチマークで、GRIDは3つの制御された環境(Base, Hidden, Physical)における正確なリカバリ(F1 = 1.00)と実世界のデータ(ASHRAEではF1 = 0.89、ノイズ条件では0.86)でF1スコアを達成している。 この方法は、すべての評価シナリオで10のベースラインアプローチより優れています。 インターベンションスケジューリングは、ほとんどのシナリオ(コスト<=0.026)において低い運用効果を達成すると同時に、ベースラインアプローチと比較してリスクメトリクスを低減します。 このフレームワークは制約ベースの手法、ニューラルアーキテクチャ、ドメイン固有の言語モデルを統合し、分析を構築する際の観察と因果的なギャップに対処する。

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