BatteryAgent: LLMを活用したバッテリー故障診断

本論文は、物理的知識に基づいた特徴とLLMの推論を組み合わせた、解釈可能なバッテリー故障診断のための新しいフレームワーク、BatteryAgentを紹介しています。既存の深層学習手法の限界を克服し、根本原因分析とメンテナンス推奨を提供することで、単純な二値分類を超えたアプローチを実現しています。物理的知識とLLM推論の統合は重要な貢献であり、バッテリー安全管理のためのより信頼性の高い、実用的な洞察につながる可能性があります。

• •バッテリー故障診断のための階層型フレームワーク、BatteryAgentを提案。
• •物理的知識に基づいた特徴とLLMの推論を統合。
• •根本原因分析とメンテナンス推奨を提供。
• •最先端の手法と比較して優れた性能を達成。
• •受動的な検出からインテリジェントな診断へ移行。