論文の概要: A Generative AI Framework for Intelligent Utility Billing CO 2 Analytics and Sustainable Resource Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16250v1
• Date: Fri, 15 May 2026 17:52:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 21:22:26.40255
• Title: A Generative AI Framework for Intelligent Utility Billing CO 2 Analytics and Sustainable Resource Optimisation
• Title（参考訳）: CO2分析と持続可能なリソース最適化を請求するインテリジェントユーティリティのためのジェネレーティブAIフレームワーク
• Authors: Pavan Manjunath, Thomas Pruefer,
• Abstract要約: 1つのアーキテクチャ屋根の下で4つのプロダクショングレード機能を統一するエンドツーエンドフレームワークを提案する。 制約付き復号ポリシーの下で、構造化された数値入力から各顧客の自然言語請求文を起草する生成AIエージェント。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distribution utilities are now expected to deliver bills that customers can actually read attach a defensible carbon number to every kWh sold and schedule load against grid stress and emissions constraints We propose an end-to-end framework that unifies four production-grade capabilities under one architectural roof a generative-AI agent that drafts each customers natural-language billing statement from structured numeric inputs under a constrained decoding policy a transformer-based forecaster that supplies the day-ahead consumption estimate with calibrated quantile bands
• Abstract（参考訳）: 配電事業者は、顧客が実際に読めそうな紙幣を1kWh単位で販売し、グリッドストレスや排出制約に対する負荷をスケジュールし、一棟屋根下で4つの生産水準を統一するエンド・ツー・エンド・エンド・フレームワークを提案し、各顧客に対して、構造化数値入力から自然言語請求文を起草する生成AIエージェントを、校正量子帯域で日頭消費推定を供給したトランスフォーマーベースの予測器として提案する。

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