論文の概要: A Multimodal Dataset for Large Language Model Applications in the Energy Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11459v1
• Date: Mon, 13 Jul 2026 12:08:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 17:47:21.459819
• Title: A Multimodal Dataset for Large Language Model Applications in the Energy Domain
• Title（参考訳）: エネルギー領域における大規模言語モデル応用のためのマルチモーダルデータセット
• Abstract要約: mAIEnergyデータセットは、エネルギーセクターでLLM(Large Language Model)アプリケーションをサポートするために開発されたオープンアクセスマルチモーダルコーパスである。 このデータセットは、約50,000のテキストドキュメント、20,000の画像、2500万の数値時系列記録、200万の地理空間および関係データエントリを統合している。
• 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: This paper presents the mAIEnergy dataset, an open-access, multimodal corpus developed to support Large Language Model (LLM) applications in the energy sector. The dataset integrates approximately 50,000 textual documents, 20,000 images, 25 million numerical time series records, and 2 million geospatial and relational data entries. It includes policy and regulatory texts, scientific articles and news articles, satellite and contextual imagery, electricity system measurements, weather observations, statistical indicators, and geospatial representations of energy infrastructure and related entities. All data have been harmonized into structured, ready-to-use formats, accompanied by consistent metadata and reproducible data retrieval and preparation workflows. The dataset can serve as a foundational energy knowledge base, allowing energy stakeholders to integrate additional open-source or proprietary data. The mAIEnergy dataset adheres to Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR) principles, enhancing its applicability for AI-driven energy research, modeling, and decision-making.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エネルギーセクターにおける大規模言語モデル(LLM)アプリケーションをサポートするために開発されたオープンアクセス型マルチモーダルコーパスであるmAIEnergyデータセットを提案する。 このデータセットは、約50,000のテキストドキュメント、20,000の画像、2500万の数値時系列記録、200万の地理空間および関係データエントリを統合している。 政策・規制文書、科学論文・ニュース記事、衛星・文脈画像、電気システム計測、気象観測、統計指標、エネルギーインフラと関連するエンティティの地理空間的表現が含まれる。 すべてのデータは、一貫したメタデータと再現可能なデータ検索と準備ワークフローを伴って、構造化され、使用可能なフォーマットに調和している。 データセットは基礎的なエネルギー知識ベースとして機能し、エネルギー利害関係者が追加のオープンソースまたはプロプライエタリなデータを統合することができる。 mAIEnergyデータセットはFinderable、Accessible、Interoperable、Reusable(FAIR)の原則に準拠しており、AI駆動のエネルギー研究、モデリング、意思決定への適用性を高めている。

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