性能予測と機械学習応用のための超低炭素コンクリートの実験データセット

日本語

本論文は、超低炭素コンクリートの性能予測と機械学習応用のための実験データセットを提供する。このデータセットは、建設分野における脱炭素化を支援し、低炭素材料の性能評価と最適化に貢献する。機械学習モデルのトレーニングに利用可能で、持続可能な建設材料の開発を促進する。

English

This paper provides an experimental dataset of ultra low-carbon concrete for performance prediction and machine learning applications. The dataset supports decarbonization in the construction sector, enabling performance evaluation and optimization of low-carbon materials. It can be used to train machine learning models, promoting the development of sustainable construction materials.

日本のGX文脈において

日本の建設業界では、カーボンニュートラル達成に向けて低炭素材料の導入が急務であり、本データセットは国内のコンクリート製造業者や建設会社が機械学習を活用した材料設計を行う際の基盤となる。また、SSBJ開示やサプライチェーン排出量削減にも間接的に貢献する。

In the global GX context

Globally, the construction sector faces pressure to reduce embodied carbon, and this dataset provides a valuable resource for researchers and practitioners applying machine learning to optimize low-carbon concrete formulations. It aligns with international efforts to decarbonize building materials and supports the development of sustainable infrastructure.