GPTをグリッドに：エネルギー分野における大規模言語モデルの期待と限界(Bringing GPT to the grid：The promise and limitations of large-language models in the energy sector)

2024-06-20

2024-06-19 バージニア工科大学(VirginiaTech)

大規模言語モデル（LLM）は、エネルギーグリッドの運用と維持において重要な役割を果たす可能性があります。ハーバード大学のNa Li教授らの研究は、LLMが緊急対応、停電対応、クルーの割り当て、森林火災の予防などで有用であることを示しています。しかし、安全性とセキュリティの問題が解決される必要があります。LLMの強みは、限られたデータから学習し、論理的な応答を生成し、電力需要予測やリスク評価を行う能力ですが、エネルギー分野での実装にはデータの不足や安全ガードレールの欠如などの課題があります。研究チームは、これらの課題が解決されれば、LLMが「副操縦士」としてエネルギーグリッド管理に貢献できると期待しています。今後の研究で、LLMのセキュリティと安全性を向上させる取り組みが進められるでしょう。

＜関連情報＞

電力エネルギー分野における大規模言語モデルの能力と限界を探る
Exploring the capabilities and limitations of large language models in the electric energy sector

Subir Majumder,Lin Dong,Fatemeh Doudi,…,Anupam A. Thatte,Na Li,Le Xie
Joule Published:June 19, 2024
DOI:https://doi.org/10.1016/j.joule.2024.05.009

Large language models (LLMs) as ChatBots have drawn remarkable attention thanks to their versatile capability in natural language processing as well as in a wide range of tasks. While there has been great enthusiasm toward adopting such foundational model-based artificial intelligence tools in all sectors possible, the capabilities and limitations of such LLMs in improving the operation of the electric energy sector need to be explored, and this commentary identifies fruitful directions in this regard. Key future research directions include data collection systems for fine-tuning LLMs, embedding power system-specific tools in the LLMs, and retrieval augmented generation (RAG)-based knowledge pool to improve the quality of LLM responses and LLMs in safety-critical use cases.