Decoding the grammar of heritage: a machine learning framework for sustainable and adaptive reuse of Venice's built fabric

日本語

本論文は、機械学習を用いてヴェネツィアの建築遺産のパターンを分析し、持続可能な適応的再利用を支援するフレームワークを提案する。歴史的建造物の文法的構造を解読することで、保存と現代的需求の調和を図る。

English

This paper proposes a machine learning framework to analyze patterns in Venice's built heritage, enabling sustainable adaptive reuse. By decoding the grammatical structure of historic buildings, it aims to balance preservation with modern needs.

日本のGX文脈において

日本では、歴史的建造物の保存と活用が課題であり、本手法は文化財の持続可能な管理に応用可能性がある。ただし、GX政策やSSBJとの直接的な関連は薄い。

In the global GX context

Globally, adaptive reuse of heritage is a key sustainability strategy. This ML-based approach offers a novel tool for integrating cultural preservation with climate goals, though it is distant from core corporate disclosure frameworks.