論文の概要: From the Rock Floor to the Cloud: A Systematic Survey of State-of-the-Art NLP in Battery Life Cycle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.27369v1
• Date: Fri, 31 Oct 2025 11:00:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:16.078035
• Title: From the Rock Floor to the Cloud: A Systematic Survey of State-of-the-Art NLP in Battery Life Cycle
• Title（参考訳）: 岩床から雲へ:バッテリーライフサイクルにおける現状NLPの体系的調査
• Authors: Tosin Adewumi, Martin Karlsson, Marcus Liwicki, Mikael Sjödahl, Lama Alkhaled, Rihab Gargouri, Nudrat Habib, Franz Hennie,
• Abstract要約: 本稿では,自然言語処理(NLP)をバッテリーライフサイクル全体にわたって適用するための体系的な調査を行う。 本稿では,EUが提案するデジタルバッテリパスポート(DBP)や他の一般的なバッテリ予測のための新しい技術言語処理(TLP)フレームワークを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.349150742803682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a comprehensive systematic survey of the application of natural language processing (NLP) along the entire battery life cycle, instead of one stage or method, and introduce a novel technical language processing (TLP) framework for the EU's proposed digital battery passport (DBP) and other general battery predictions. We follow the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) method and employ three reputable databases or search engines, including Google Scholar, Institute of Electrical and Electronics Engineers Xplore (IEEE Xplore), and Scopus. Consequently, we assessed 274 scientific papers before the critical review of the final 66 relevant papers. We publicly provide artifacts of the review for validation and reproducibility. The findings show that new NLP tasks are emerging in the battery domain, which facilitate materials discovery and other stages of the life cycle. Notwithstanding, challenges remain, such as the lack of standard benchmarks. Our proposed TLP framework, which incorporates agentic AI and optimized prompts, will be apt for tackling some of the challenges.
• Abstract（参考訳）: 本稿は,EUが提案するデジタル・バッテリ・パスポート(DBP)およびその他の一般的なバッテリ予測のための新しい技術言語処理(TLP)フレームワークを導入するとともに,バッテリライフサイクル全体に沿った自然言語処理(NLP)の適用に関する総合的な体系的な調査を行う。 我々は、PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)法に従い、Google Scholar、Institute of Electro and Electronics Engineers Xplore (IEEE Xplore)、Scopusを含む3つの信頼できるデータベースまたは検索エンジンを使用する。 その結果,最終66論文の批判的レビューの前に,274件の学術論文を評価した。 検証と再現性に関するレビューのアーティファクトを公に提供します。 その結果, 電池領域に新たなNLPタスクが出現し, 材料発見やライフサイクルの他の段階を促進することが示唆された。 それでも、標準ベンチマークの欠如など、課題は残っている。 エージェントAIと最適化プロンプトを組み込んだ提案したTLPフレームワークは、いくつかの課題に対処するのに適しています。

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