Predictive digital twin technologies for achieving net zero carbon emissions: a critical review and future research agenda
ネットゼロ炭素排出を達成するための予測デジタルツイン技術：批判的レビューと今後の研究課題 (AI 翻訳)
Elghaish F.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、ネットゼロ炭素排出達成に向けた予測デジタルツイン技術の現状を批判的にレビューし、今後の研究課題を提示する。エネルギー消費の最適化や排出削減におけるデジタルツインの役割を評価し、技術的・実装上の課題を分析する。
English
This critical review examines predictive digital twin technologies for achieving net zero carbon emissions, evaluating their role in energy optimization and emission reduction, and identifying technical and implementation challenges as well as future research directions.
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
日本は2050年カーボンニュートラル目標を掲げており、デジタルツイン技術は工場・都市のエネルギー管理に有望。本レビューは日本企業のDX・GX統合に示唆を与える。
In the global GX context
Globally, digital twins are increasingly used for decarbonization in smart cities and manufacturing. This review provides a comprehensive overview for practitioners and researchers aligning with net-zero strategies under the Paris Agreement.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Identifies gaps in digital twin research for net-zero, suggesting future work on integration with AI and real-time optimization.
🏢実務担当者:Highlights potential of predictive digital twins for energy management and carbon reduction in industrial settings.
🏛政策担当者:Offers insights on technology pathways for national decarbonization strategies and digital infrastructure investments.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85200211776first seen 2026-07-02 06:40:56
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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。