水素システムにおける人工知能応用：世界の水素経済と持続可能性目標に向けた再生可能エネルギー利用の促進
Artificial intelligence applications in hydrogen system: Advancing renewable energy utilization for global hydrogen economy and sustainability goals (原題)
Wei J.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
水素システム全体における人工知能の応用を概観し、再生可能エネルギー由来水素の最適化・効率化を通じて世界の水素経済と持続可能性目標の達成にどう寄与するかを論じるレビュー論文。AIによる需給マッチングやシステム制御が水素サプライチェーンの脱炭素化を後押しする可能性を示す。
English
A review of AI applications across hydrogen systems, examining how machine learning and optimization can advance renewable-based hydrogen production, system control, and supply-chain efficiency. It frames AI as an enabler of the global hydrogen economy and sustainability goals.
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
水素は日本のGX実現に向けた重点分野であり、AI活用による水素サプライチェーン最適化は政策・産業両面で示唆がある。ただしESG開示やSSBJ対応との直接の接点は限定的。
In the global GX context
Hydrogen is a pillar of global decarbonization pathways and transition finance, and AI-driven optimization of hydrogen systems speaks to industrial decarbonization. It offers limited direct linkage to TCFD/ISSB disclosure frameworks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:水素システム最適化におけるAI手法の適用範囲と研究ギャップを把握できる。
🏢実務担当者:水素調達・再エネ活用の効率化にAIをどう組み込めるかの示唆が得られる。
🏛政策担当者:水素経済政策とデジタル技術投資の連携を検討する材料になる。
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105002112589first seen 2026-10-30 05:58:08 · last seen 2026-11-06 05:57:38
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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。