大语言模型在储能研究中的应用OA北大核心CSTPCD

在碳达峰、碳中和的大背景下,储能科学作为一门信息密集、多学科交叉的研究领域,迫切需要新研究方法以应对其日益复杂的难题与挑战。随着人工智能技术的快速发展,大语言模型在文本处理、信息收集与整合、图片与视频生成等领域取得了巨大的成功,其应用也在逐渐延伸至自然科学研究领域,并在提升科研效率等方面展现出了巨大的潜力,有望助力储能科学应对未来挑战。本文首先以ChatGPT为例,回顾了人工智能和大语言模型领域的重大进展,从社会生活和科学研究两方面分析了这些进展所产生的影响,整理了国内重点的大语言模型;然后结合储能领域的具体案例介绍大语言模型的基本概念及原理,并从信息处理、信息生成和系统集成三个方面详细探讨大语言模型在储能研究中的应用,凸显这一全新研究方法的实际效果与发展前景;最后结合具体时代背景,指出大语言模型与储能交叉研究的挑战与未来发展方向,并对这一新领域做出总结和展望。