Battery-Sim-Agent: Leveraging LLM-Agent for Inverse Battery Parameter Estimation
作者: Jiawei Chen, Xiaofan Gui, Shikai Fang, Shengyu Tao, Shun Zheng, Weiqing Liu, Jiang Bian
分类: cs.AI
发布日期: 2026-05-28
💡 一句话要点
提出Battery-Sim-Agent以解决电池参数估计问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电池参数估计 大型语言模型 黑箱优化 推理任务 电池模拟器 科学发现 多模态反馈
📋 核心要点
- 现有的电池参数估计方法通常依赖于黑箱优化，样本效率低且无法利用物理知识，限制了其应用。
- 本文提出Battery-Sim-Agent，通过将逆问题视为推理任务，利用大型语言模型与电池模拟器的闭环交互，模拟科学家工作流程。
- 实验结果表明，Battery-Sim-Agent在多种电池化学、操作条件和难度水平的基准测试中，显著优于传统的贝叶斯优化方法。
📝 摘要（中文）
高保真电池数字双胞胎的参数化是一个关键但具有挑战性的逆问题，阻碍了电池创新的进程。现有方法将其视为黑箱优化任务，使用的算法样本效率低且无法利用底层物理知识。本文提出了一种新范式，将逆问题重新构建为推理任务，并介绍了Battery-Sim-Agent，这是第一个将大型语言模型（LLM）代理与高保真电池模拟器闭环部署的框架。该代理模拟人类科学家的工作流程，解释来自模拟器的多模态反馈，形成物理基础的假设以解释差异，并提出结构化的参数更新。在一个系统构建的基准测试套件上，我们的代理在识别准确参数方面显著优于强大的黑箱优化基线，如贝叶斯优化。我们进一步展示了该框架在复杂的长期退化拟合任务中的能力，并验证了其在真实电池数据集上的实际应用。我们的结果突显了LLM代理作为基于推理的优化器在科学发现和电池参数估计中的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决高保真电池数字双胞胎的参数化问题。现有方法通常将其视为黑箱优化任务，导致样本效率低且无法利用物理知识，限制了电池技术的进步。
核心思路：论文提出了一种新方法，将逆问题重新定义为推理任务，利用大型语言模型（LLM）代理与电池模拟器的闭环交互，模拟科学家的工作流程，从而提高参数估计的准确性和效率。
技术框架：Battery-Sim-Agent框架包括多个模块：首先，LLM代理接收来自电池模拟器的多模态反馈；其次，代理分析反馈，形成物理基础的假设；最后，代理根据假设提出结构化的参数更新。
关键创新：本文的主要创新在于将LLM代理与高保真电池模拟器结合，形成闭环系统。这种设计使得代理能够在推理过程中动态调整参数，显著提高了参数估计的准确性。
关键设计：在设计中，代理的反馈处理模块采用了多模态输入，结合了文本、图像等信息。此外，代理的参数更新策略基于物理模型，确保了更新的合理性和有效性。实验中使用的损失函数和优化策略经过精心设计，以适应不同的电池化学和操作条件。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在系统构建的基准测试中，Battery-Sim-Agent在电池参数识别方面显著优于传统的贝叶斯优化方法，提升幅度达到XX%（具体数据未知）。此外，该框架在复杂的长期退化拟合任务中表现出色，验证了其在真实电池数据集上的实际应用能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括电池材料的研发、智能电池管理系统的优化以及电动汽车的性能提升。通过准确的参数估计，能够加速电池技术的创新，提升电池的安全性和效率，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Parameterizing high-fidelity "digital twins" of batteries is a critical yet challenging inverse problem that hinders the pace of battery innovation. Prevailing methods formulate this as a black-box optimization (BBO) task, employing algorithms that are sample-inefficient and blind to the underlying physics. In this work, we introduce a new paradigm that reframes the inverse problem as a reasoning task, and present Battery-Sim-Agent, the first framework to deploy a Large Language Model (LLM) agent in a closed loop with a high-fidelity battery simulator. The agent mimics a human scientist's workflow: it interprets rich, multi-modal feedback from the simulator, forms physically-grounded hypotheses to explain discrepancies, and proposes structured parameter updates. On a systematically constructed benchmark suite spanning diverse battery chemistries, operating conditions, and difficulty levels, our agent significantly outperforms strong BBO baselines like Bayesian optimization in identifying accurate parameters. We further demonstrate the framework's capability in complex long-horizon degradation fitting tasks and validate its practical applicability on real-world battery datasets. Our results highlight the promise of LLM-agents as reasoning-based optimizers for scientific discovery and battery parameter estimation.