A Multimodal Dataset for Large Language Model Applications in the Energy Domain

📄 arXiv: 2607.11459v1 📥 PDF

作者: Costas Mylonas, Magda Foti

分类: eess.SY, cs.AI

发布日期: 2026-07-13

💡 一句话要点

提出mAIEnergy数据集以支持能源领域的大语言模型应用

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态数据集 能源领域 大语言模型 数据整合 FAIR原则 智能决策 数据驱动研究

📋 核心要点

  1. 现有能源领域的数据集往往缺乏多模态整合，难以支持复杂的分析和决策。
  2. mAIEnergy数据集通过整合文本、图像、时间序列和地理空间数据，提供了一个全面的能源知识基础。
  3. 该数据集的构建遵循FAIR原则，确保数据的可用性和互操作性，便于研究人员和决策者使用。

📝 摘要（中文）

本文介绍了mAIEnergy数据集，这是一个开放获取的多模态语料库，旨在支持能源领域的大语言模型（LLM）应用。该数据集整合了约50,000份文本文件、20,000张图像、2,500万条数值时间序列记录和200万条地理空间及关系数据条目。数据涵盖政策法规文本、科学文章、新闻报道、卫星及上下文图像、电力系统测量、天气观测、统计指标以及能源基础设施和相关实体的地理空间表示。所有数据均已统一为结构化、可直接使用的格式，并附有一致的元数据和可重复的数据检索与准备工作流程。mAIEnergy数据集遵循可发现性、可获取性、可互操作性和可重用性（FAIR）原则，增强了其在AI驱动的能源研究、建模和决策中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：当前能源领域的数据资源分散且缺乏统一的格式，导致研究和决策的效率低下。现有方法无法有效整合多种数据类型以支持复杂的分析需求。

核心思路：本文提出的mAIEnergy数据集通过整合多种数据类型（文本、图像、时间序列、地理空间数据），为能源领域的研究提供了一个全面且结构化的数据资源，旨在提升大语言模型的应用效果。

技术框架：该数据集的构建流程包括数据收集、数据清洗、数据整合和数据格式化等多个阶段。每个阶段都确保数据的质量和一致性，并提供详细的元数据支持。

关键创新：mAIEnergy数据集的最大创新在于其多模态整合能力，能够将不同类型的数据有效结合，支持更复杂的分析和模型训练。这一特性在现有单一模态数据集中是难以实现的。

关键设计：在数据整合过程中，采用了一致的元数据标准，并设计了可重复的数据检索和准备工作流程，确保数据的高效使用和再利用。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

mAIEnergy数据集的构建使得能源领域的研究者能够在多模态数据的支持下进行更深入的分析。与传统数据集相比，该数据集在数据整合和可用性方面有显著提升，能够有效支持大语言模型的训练和应用。

🎯 应用场景

mAIEnergy数据集的潜在应用场景包括能源政策分析、智能电网优化、可再生能源管理等。通过提供丰富的多模态数据，研究人员和行业从业者能够更好地进行数据驱动的决策，推动能源领域的创新与发展。

📄 摘要（原文）

This paper presents the mAIEnergy dataset, an open-access, multimodal corpus developed to support Large Language Model (LLM) applications in the energy sector. The dataset integrates approximately 50,000 textual documents, 20,000 images, 25 million numerical time series records, and 2 million geospatial and relational data entries. It includes policy and regulatory texts, scientific articles and news articles, satellite and contextual imagery, electricity system measurements, weather observations, statistical indicators, and geospatial representations of energy infrastructure and related entities. All data have been harmonized into structured, ready-to-use formats, accompanied by consistent metadata and reproducible data retrieval and preparation workflows. The dataset can serve as a foundational energy knowledge base, allowing energy stakeholders to integrate additional open-source or proprietary data. The mAIEnergy dataset adheres to Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable (FAIR) principles, enhancing its applicability for AI-driven energy research, modeling, and decision-making.