論文の概要: Synergies between Federated Foundation Models and Smart Power Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16496v1
• Date: Sat, 20 Sep 2025 02:00:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.821203
• Title: Synergies between Federated Foundation Models and Smart Power Grids
• Title（参考訳）: フェデレーションモデルとスマートパワーグリッドの相乗効果
• Authors: Seyyedali Hosseinalipour, Shimiao Li, Adedoyin Inaolaji, Filippo Malandra, Luis Herrera, Nicholas Mastronarde,
• Abstract要約: M3Tフェデレーションファンデーションモデル(FedFM)は、分散データソース間のスケーラブルでプライバシ保護されたモデルトレーニング/ファインチューニングを可能にする。 本稿では,これらのモデルを電力システム研究コミュニティに導入するための第一歩として取り上げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.179321682277818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent emergence of large language models (LLMs) such as GPT-3 has marked a significant paradigm shift in machine learning. Trained on massive corpora of data, these models demonstrate remarkable capabilities in language understanding, generation, summarization, and reasoning, transforming how intelligent systems process and interact with human language. Although LLMs may still seem like a recent breakthrough, the field is already witnessing the rise of a new and more general category: multi-modal, multi-task foundation models (M3T FMs). These models go beyond language and can process heterogeneous data types/modalities, such as time-series measurements, audio, imagery, tabular records, and unstructured logs, while supporting a broad range of downstream tasks spanning forecasting, classification, control, and retrieval. When combined with federated learning (FL), they give rise to M3T Federated Foundation Models (FedFMs): a highly recent and largely unexplored class of models that enable scalable, privacy-preserving model training/fine-tuning across distributed data sources. In this paper, we take one of the first steps toward introducing these models to the power systems research community by offering a bidirectional perspective: (i) M3T FedFMs for smart grids and (ii) smart grids for FedFMs. In the former, we explore how M3T FedFMs can enhance key grid functions, such as load/demand forecasting and fault detection, by learning from distributed, heterogeneous data available at the grid edge in a privacy-preserving manner. In the latter, we investigate how the constraints and structure of smart grids, spanning energy, communication, and regulatory dimensions, shape the design, training, and deployment of M3T FedFMs.
• Abstract（参考訳）: GPT-3のような最近の大規模言語モデル(LLM)の出現は、機械学習における重要なパラダイムシフトとなった。 大量のデータのコーパスに基づいてトレーニングされたこれらのモデルは、言語理解、生成、要約、推論において顕著な能力を示し、インテリジェントなシステムが人間の言語をどのように処理し、相互作用するかを変換する。 LLMはいまだに最近のブレークスルーのように思えるかもしれないが、この分野はすでに、マルチモーダルでマルチタスクのファンデーションモデル(M3T FM)という、より一般的なカテゴリの台頭を目撃している。 これらのモデルは言語を超えて、時系列測定、オーディオ、画像、表レコード、非構造化ログなどの異種データタイプやモダリティを処理すると同時に、予測、分類、制御、検索といった幅広い下流タスクをサポートすることができる。 FL(Federated Learning)と組み合わせると、M3Tフェデレーション・ファンデーション・モデル(FedFMs)が生まれます。 本稿では,これらのモデルを電力システム研究コミュニティに導入するための第一歩として,双方向の視点を提供する。 (i)スマートグリッド用M3T FedFM (ii)FedFM用のスマートグリッド。 前者では、プライバシ保存方式でグリッドエッジで利用可能な異質な分散データから学習することで、負荷/需要予測や障害検出などのキーグリッド機能をM3T FedFMでどのように拡張できるかを検討する。 後者では, スマートグリッドの制約や構造, エネルギー, 通信, 規制次元が, M3T FedFMの設計, 訓練, 展開をどう構成するかを検討する。

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