TE 방법을 활용

TE 방법을 활용하여 15 가지 의 다양한 배터리 형식과 상용 및 첨단 화학 물질에 대해 500°C 범위에서 높은 예측 정확도를 달성하고 모든 정상 작동 조건을 포괄하는 최초의 범용 배터리 열폭주 모델을 구축했습니다. 그러나 LLM 기반 안전 경고 알고리즘을 차량에 직접 배포하는 것은 계산 오버헤드 및 실시간 응답 요구 사항과 같은 상당한 어려움을 야기합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 Li et al. 127은 임베디드 환경에서 LLM의 성능과 효율성을 모두 향상시키도록 설계된 LLM 에이전트 운영 체제를 개발했습니다. 이 시스템에서 LLM은 두뇌 역할을 하며 지능형 자원 할당을 통해 여러 에이전트를 조정하여 실시간 모니터링 및 조기 위험 경고를 가능하게 합니다. 차량에 배포될 경우, 이 에이전트 기반 시스템은 안전에 중요한 시나리오에서 응답 속도와 진단 정확도를 크게 향상시킵니다. 장 등 128본 연구에서는 최적화된 웨이블릿 패킷 변환(WPT)과 LLM(Low-Level Model)을 통합하여 초고전압 직류 송전 시스템의 동기식 커패시터 고장 진단 정확도를 향상시켰습니다. ​

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