グリーンインテリジェンスデジタルツイン：気候レジリエントでカーボンアウェアなインフラ

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive research design for integrating AI, causal inference, and lifecycle engineering into climate-resilient infrastructure modeling.

🏢実務担当者:Offers practical guidance on building digital twins that produce audit-ready carbon accounting and risk registers for infrastructure assets.

🏛政策担当者:Highlights how digital twins can support policy evaluation and institutional accountability for climate-resilient infrastructure investment.

抄録 グリーンインテリジェンス・デジタルツインは、物理インフラの計算上の対応物であり、観測、機構的知識、意思決定ルールを、気候変動の不確実性と炭素制約の下で稼働する資産・システムの継続的に更新されるモデルに結び付けるものである。本稿は、中心的な課題は単に故障予測や性能最適化ではなく、レジリエンス（回復力）に関する主張が時間、管轄区域、そして変化する社会技術的条件を超えて擁護可能であり続けるような、証拠とガバナンスのアーキテクチャを確立することにあると論じる。デジタルツインは研究設計として扱われる。すなわち、それらは物理、挙動、測定に関する仮定を明示し、不確実性予算と評価ロジックを定義し、リスク台帳、炭素会計プロトコル、監査証跡、インシデント学習ループなどのガバナンス対応出力を生み出す。本書は5つの章にわたり、不確実性と研究設計における基礎から統計的説明と因果推論へ、次に予測と異常発見のための信頼できる機械学習へ、続いてスケーラブルなエンジニアリングと再現可能なライフサイクル実践へ、そして部門別応用と政策統合で締めくくる。その結果は、南アジア、ヨーロッパ、アフリカ、南北アメリカ大陸にわたり、技術的に厳密で制度的に説明責任を果たす、気候レジリエントで炭素を意識したインフラ戦略を求める研究者、実務者、政策立案者のための出版可能な枠組みである。キーワード デジタルツイン、グリーンインテリジェンス、気候レジリエンス、炭素会計、インフラリスク、不確実性定量化、因果推論、異常検知、センサーフュージョン、信頼できる機械学習、ライフサイクルエンジニアリング、再現性、MLOps、ガバナンス、政策評価、意思決定支援、システムモデリング

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Abstract Green intelligence digital twins are computational counterparts of physical infrastructure that bind observation, mechanistic knowledge, and decision rules into a continuously updated model of assets and systems operating under climate volatility and carbon constraints. This manuscript argues that the central challenge is not merely to predict failure or optimise performance, but to establish an evidential and governance architecture in which resilience claims remain defensible across time, jurisdictions, and shifting socio-technical conditions. Digital twins are treated as research designs: they specify assumptions about physics, behaviour, and measurement; they define uncertainty budgets and evaluation logic; and they yield governance-ready outputs such as risk registers, carbon accounting protocols, audit trails, and incident learning loops. Across five chapters, the book moves from foundations in uncertainty and research design to statistical explanation and causal inference, then to trustworthy machine learning for prediction and anomaly discovery, followed by scalable engineering and reproducible lifecycle practices, and concluding with sectoral applications and policy integration. The result is a publisher-ready framework for researchers, practitioners, and policymakers seeking climate-resilient, carbon-aware infrastructure strategies that are technically rigorous and institutionally accountable across South Asia, Europe, Africa, and the Americas. Keywords digital twins, green intelligence, climate resilience, carbon accounting, infrastructure risk, uncertainty quantification, causal inference, anomaly detection, sensor fusion, trustworthy machine learning, lifecycle engineering, reproducibility, MLOps, governance, policy evaluation, decision support, systems modeling

• openaire https://doi.org/10.62311/nesx/rb-978-81-997377-7-8first seen 2026-06-29 04:55:00 · last seen 2026-09-21 04:33:37