Trust-Aware Digital Twin Framework for Predictive Carbon Monitoring and Resilience Assessment in Blue Carbon Ecosystems
ブルーカーボン生態系における予測炭素モニタリングとレジリエンス評価のための信頼性考慮型デジタルツインフレームワーク (AI 翻訳)
Vaishali Hirlekar, Balajee Maram, Ayush Hirlekar
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、ブルーカーボン生態系における炭素モニタリングとレジリエンス評価のための、信頼性を考慮したデジタルツインフレームワークを提案する。予測機能により炭素吸収量の変化をリアルタイムで把握し、生態系の回復力を評価する。インド海軍の研究者による技術的枠組み。
English
This paper proposes a trust-aware digital twin framework for predictive carbon monitoring and resilience assessment in blue carbon ecosystems. It enables real-time tracking of carbon sequestration changes and ecosystem resilience, providing a technical approach from Indian Navy researchers.
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
日本でもブルーカーボン生態系の保全と炭素クレジット制度が注目されている。本フレームワークは、予測型モニタリングによりブルーカーボンクレジットの信頼性向上に貢献する可能性がある。
In the global GX context
Blue carbon ecosystems are gaining global attention for their carbon sequestration potential. This framework offers a digital twin approach for predictive monitoring, which could enhance the credibility of carbon credits and resilience planning in coastal management worldwide.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Offers a novel framework integrating digital twin with carbon monitoring; useful for researchers in carbon accounting and ecosystem modeling.
🏢実務担当者:Corporations involved in blue carbon offsets could leverage this framework for real-time monitoring and verification of carbon sequestration.
🏛政策担当者:Policymakers interested in nature-based solutions can consider this framework for national blue carbon inventory and resilience assessment.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1109/icicds70526.2026.11604628first seen 2026-07-19 05:06:14
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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。