人工知能によるカーボンニュートラル：未来のエネルギーシステム研究の新パラダイムを切り拓く

日本語

本論文は、カーボンニュートラル目標に向けたエネルギーシステムの変革におけるAIの役割を概説する。データ駆動予測、物理情報学習、強化学習、デジタルツインなどのAI技術が、再生可能エネルギーの予測・統合、電熱ガス水素の協調運用、炭素会計・排出監視にどう貢献するかを示す。将来の課題としてデータ共有、モデル汎化、サイバーセキュリティ、プライバシー保護、工学的検証を挙げる。

English

This paper reviews the role of AI in transforming energy systems for carbon neutrality. It highlights how data-driven prediction, physics-informed learning, reinforcement learning, digital twins, and generative models enhance renewable forecasting, multi-energy coordination, and carbon accounting. It identifies future challenges including data sharing, model generalization, cybersecurity, privacy, and engineering validation.

日本のGX文脈において

日本では、GX実現に向けたエネルギーシステムの最適化が急務であり、本論文のAI活用の枠組みは、再生可能エネルギー導入拡大や水素社会実現に向けた政策立案や技術開発に示唆を与える。また、カーボンニュートラル宣言を掲げる企業にとって、AIによる炭素会計や排出監視の高度化は、SSBJ開示や投資家対応に有用である。

In the global GX context

Globally, this paper aligns with the growing emphasis on AI-driven solutions for climate goals, complementing frameworks like TCFD and ISSB by demonstrating AI's potential in emissions monitoring and energy optimization. It contributes to the discourse on trustworthy AI in sustainability, addressing challenges of explainability and verification.