Mapping the Landscape of Artificial Intelligence in Life Cycle Assessment Using Large Language Models
作者: Anastasija Mensikova, Donna M. Rizzo, Kathryn Hinkelman
分类: cs.AI
发布日期: 2026-02-28
💡 一句话要点
利用大语言模型绘制生命周期评估中人工智能应用图谱
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 生命周期评估 人工智能 大型语言模型 文献综述 文本挖掘
📋 核心要点
- 现有AI-LCA研究缺乏全面综合，难以把握领域发展趋势和细致的概念模式。
- 利用大型语言模型（LLM）进行文本挖掘，结合传统文献综述，构建动态有效的分析框架。
- 揭示了AI技术在LCA中应用的增长趋势，以及LLM驱动方法和机器学习应用的显著增加。
📝 摘要（中文）
近年来，人工智能（AI）与生命周期评估（LCA）的结合日益加速，众多研究成功地将机器学习算法应用于LCA的各个阶段。尽管发展迅速，但对AI-LCA研究的全面综合仍然有限。为了弥补这一差距，本研究利用大型语言模型（LLM）对已发表的AI与LCA交叉领域的研究进行了详细的回顾，以识别当前趋势、新兴主题和未来方向。分析表明，随着LCA研究的不断扩展，AI技术的应用显著增长，并明显转向LLM驱动的方法，机器学习应用持续增加，且AI方法与相应的LCA阶段之间存在统计学上的显著相关性。通过将基于LLM的文本挖掘方法与传统的文献综述技术相结合，本研究引入了一个动态有效的框架，能够捕捉该领域的高层研究趋势和细致的概念模式（主题）。总而言之，这些发现证明了LLM辅助方法在支持大规模、可重复的跨领域研究方面的潜力，同时评估了在快速发展的AI技术背景下，计算高效LCA的途径。通过这样做，这项工作有助于LCA从业者将最先进的工具和及时的见解纳入环境评估中，从而提高可持续性驱动的决策和决策过程的严谨性和质量。
🔬 方法详解
问题定义：本研究旨在解决AI技术在生命周期评估（LCA）领域应用缺乏系统性梳理和综合分析的问题。现有方法主要依赖人工文献综述，效率低、覆盖面窄，难以捕捉快速发展的AI-LCA研究趋势和细致的概念模式。因此，需要一种能够高效、全面地分析大量文献，识别关键主题和未来方向的方法。
核心思路：本研究的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的文本理解和信息抽取能力，自动化地分析大量的AI-LCA相关文献。通过LLM，可以高效地识别研究趋势、新兴主题以及AI技术在LCA各个阶段的应用情况。同时，结合传统的文献综述方法，可以对LLM的分析结果进行验证和补充，提高分析的准确性和可靠性。
技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：收集大量的AI-LCA相关学术论文；2) 文本预处理：对收集到的论文进行清洗、分词等预处理操作；3) LLM分析：利用LLM对预处理后的文本进行主题建模、关键词提取、情感分析等操作，识别研究趋势和新兴主题；4) 统计分析：对LLM的分析结果进行统计分析，例如计算不同AI技术在LCA各个阶段的应用频率；5) 结果验证：结合传统的文献综述方法，对LLM的分析结果进行验证和补充；6) 结果可视化：将分析结果以图表等形式进行可视化展示。
关键创新：本研究的关键创新在于将大型语言模型（LLM）应用于AI-LCA领域的文献综述。与传统的人工文献综述相比，LLM能够高效、全面地分析大量的文献，并自动识别研究趋势和新兴主题。此外，本研究还结合了LLM和传统的文献综述方法，提高了分析的准确性和可靠性。
关键设计：研究中使用了特定的LLM模型（具体模型名称未知），并针对AI-LCA领域的特点进行了微调（具体微调方法未知）。此外，研究还设计了一系列指标来评估LLM的分析结果，例如主题一致性、关键词相关性等。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究表明，AI技术在LCA中的应用显著增长，尤其是在LLM驱动的方法和机器学习应用方面。AI方法与LCA的各个阶段之间存在统计学上的显著相关性。该研究还展示了LLM辅助方法在支持大规模、可重复的跨领域研究方面的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于环境科学、可持续发展等领域，帮助LCA从业者快速了解AI技术在LCA中的应用现状和发展趋势，从而更好地将AI技术应用于环境评估和决策过程，提高可持续性驱动的决策质量。同时，该方法也为其他领域的大规模文献综述提供了借鉴。
📄 摘要（原文）
Integration of artificial intelligence (AI) into life cycle assessment (LCA) has accelerated in recent years, with numerous studies successfully adapting machine learning algorithms to support various stages of LCA. Despite this rapid development, comprehensive and broad synthesis of AI-LCA research remains limited. To address this gap, this study presents a detailed review of published work at the intersection of AI and LCA, leveraging large language models (LLMs) to identify current trends, emerging themes, and future directions. Our analyses reveal that as LCA research continues to expand, the adoption of AI technologies has grown dramatically, with a noticeable shift toward LLM-driven approaches, continued increases in ML applications, and statistically significant correlations between AI approaches and corresponding LCA stages. By integrating LLM-based text-mining methods with traditional literature review techniques, this study introduces a dynamic and effective framework capable of capturing both high-level research trends and nuanced conceptual patterns (themes) across the field. Collectively, these findings demonstrate the potential of LLM-assisted methodologies to support large-scale, reproducible reviews across broad research domains, while also evaluating pathways for computationally-efficient LCA in the context of rapidly developing AI technologies. In doing so, this work helps LCA practitioners incorporate state-of-the-art tools and timely insights into environmental assessments that can enhance the rigor and quality of sustainability-driven decisions and decision-making processes.