自動化と機械学習を活用したサステナビリティ・データギャップの解消
Leveraging Automation and Machine Learning To Bridge the Sustainability Data Gap (原題)
Eric T. Sletten, Lenz Fiedler, Pooja Dwivedi, Ilia Dorokhov, Peter H. Seeberger, Theodore Tyrikos‐Ergas
🤖 gxceed AI 要約
日本語
化学産業の環境影響を評価するため、ライフサイクル・サステナビリティ評価のデータ不足を自動化と機械学習で補う枠組みを論じる。自動実験とMLを組み合わせた閉ループ最適化により、高品質データを取得しつつプロセス設計にサステナビリティを組み込む。標準化されたデータワークフローの重要性を指摘する。
English
This paper argues that automation and machine learning can close the sustainability data gap in the chemical industry. It proposes integrating ML with automated experimentation for closed-loop optimization, embedding sustainability into process design while generating high-fidelity data. Standardized data workflows are highlighted as essential to support predictive sustainability metrics.
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
化学産業のScope 3排出や製品ライフサイクル評価の精緻化は、SSBJ・有報でのサプライチェーン開示対応に直結する。データ標準化と自動化の議論は、日本企業のLCAデータ整備や排出量算定高度化の参考になる。
In the global GX context
As ISSB/CSRD push for Scope 3 and product-level lifecycle data, this work speaks to the data infrastructure needed for credible disclosure. It connects AI-driven measurement to the broader climate disclosure agenda, though its focus is process-level rather than reporting frameworks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIとLCAを統合したサステナビリティ指標のデータ基盤設計に関心がある研究者に有用。
🏢実務担当者:化学・製造業のLCAデータ整備やScope 3算定高度化を検討するサステナビリティ担当の参考になる。
🏛政策担当者:製品ライフサイクル排出データの標準化政策を考える際の技術的論点を提供する。
📄 Abstract（原文）
Abstract Materials with minimal environmental impact are urgently needed if we want to meet climate goals. The chemical industry, responsible for approximately 5% of global greenhouse gas emissions, is a critical sector for reducing or eliminating human-caused carbon dioxide. Designing inherently sustainable products and processes, emphasizing renewable feedstocks, greener solvents, and energy-efficient methods are at the core of “sustainable chemistry”. However, robust metrics and comprehensive chemical data are needed to measure the progress toward sustainability. Life cycle sustainability assessment is a key framework for fully quantifying potential sustainability impact but has several limitations that need to be overcome including a disconnect between the data demands of AI for predictive sustainability metrics and the data that exist. Advanced data-driven methods, coupled with standardized data workflows, can help bridge these gaps. Integrating ML with automated experimentation enables closed-loop optimization, embedding sustainability directly into chemical process design while acquiring high fidelity data, which can be later used.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1021/acssuschemeng.6c02432first seen 2026-11-01 04:42:57 · last seen 2026-11-06 04:36:16
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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。