ИИ-конвейер выявляет аномалии энергопотребления и даёт рекомендации

Авторы разработали систему, которая помогает отслеживать энергопотребление в офисах — она анализирует данные с семи устройств и находит отклонения от нормы. В основе конвейера — сочетание прогнозирования временных рядов (с использованием моделей SSA и LSTM) и рассуждений на базе LLM. Система состоит из трёх этапов: сначала контекстный агент собирает данные из разных источников, затем диагностический агент формирует структурированную диагностику в формате JSON, а агент отчётов выдаёт понятную пользователю информацию. На панели мониторинга видны прогнозы в реальном времени, потребление энергии и отчёты об аномалиях. Модель успешно прошла тестирование на 16 сценариях (включая всплески потребления, отключения и другие события). Лучшая версия системы набрала 90,4 балла из 100. Локальная модель с 7B параметрами справилась со всеми тестами.