Knowledge Graph for Renewable Energy Power Plant Design Using Natural Language Processing and Graph-Based Reasoning
自然言語処理とグラフベース推論を用いた再生可能エネルギー発電所設計のための知識グラフ (AI 翻訳)
Rishitha Rasineni
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、再生可能エネルギー発電所設計のための知識グラフ（KG）フレームワークを提案する。Neo4j、BERTベースのNER（EnergyNER）、Flan-T5ベースのCypherT5を用い、自然言語からCypherクエリへの変換を実現。IRENA、NREL、IPCCのデータを統合し、9種のエネルギー源・8地域をカバー。EnergyNERのF1=0.871、CypherT5の実行精度90.4%を達成。フルスタックアプリとして実装。
English
This paper proposes a Knowledge Graph (KG) framework for renewable energy power plant design, integrating Neo4j, BERT-based NER (EnergyNER), and Flan-T5-based CypherT5 for natural language-to-Cypher translation. It encodes nine energy sources across eight geographic contexts using IRENA, NREL, and IPCC benchmarks. EnergyNER achieves F1=0.871; CypherT5 achieves 84.6% exact-match and 90.4% execution accuracy. A full-stack application is delivered.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
本フレームワークは、日本が推進する再生可能エネルギーの導入拡大やGX戦略において、発電所設計の効率化・知能化に寄与する可能性がある。特に、日本の地理的・技術的データを組み込めば、国内の再生可能エネルギー計画の意思決定支援に応用できる。
In the global GX context
This framework offers a scalable, AI-driven approach to renewable energy plant design, which can support global energy transition efforts. It demonstrates how knowledge graphs and NLP can streamline data integration and querying across heterogeneous sources, relevant for organizations like IRENA and national energy agencies.
👥 読者別の含意
🔬研究者:The methodology combining BERT, Flan-T5, and Neo4j for domain-specific knowledge graphs provides a template for similar applications in energy systems.
🏢実務担当者:The full-stack application can be adapted by engineering firms or utilities to expedite preliminary design and feasibility studies for renewable plants.
📄 Abstract（原文）
The transition toward sustainable energy systems demands intelligent decision-support tools capable of reasoning across heterogeneous data. This paper presents a Knowledge Graph (KG) framework for renewable energy power plant design integrating Neo4j graph storage, BERTbased Named Entity Recognition (EnergyNER), and a finetuned Flan-T5 model (CypherT5) for natural language to Cypher query translation. The KG encodes nine energy source types across eight geographic contexts with quantitative attributes from IRENA, NREL, and IPCC benchmarks. EnergyNER achieves F1 = 0.871; CypherT5 achieves 84.6% exact-match and 90.4% execution accuracy on a 50-question benchmark, outperforming zero-shot GPT3.5-turbo at ~75ms local inference. A programmatic training data generation methodology produces 230 NL-Cypher pairs without manual annotation. The system is delivered as a full-stack Query,React/FastAPI application with AI Recommendation, NLP Extraction, and Graph Explorer modules.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.5281/zenodo.19602678first seen 2026-05-15 16:48:13
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。