Patent landscape analysis on the use of artificial intelligence in carbon capture and utilization technologies
炭素回収・利用技術における人工知能の活用に関する特許ランドスケープ分析 (AI 翻訳)
Supriya Gandhale, Shashwati Wankar, S. Pohekar, Atul Kulkarni, Om Prakash, Yogesh Patil, Satish Kumar, Anand Shindikar
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、CCUS技術へのAI応用に関する特許を網羅的に分析し、技術トレンド、主要出願国・機関、イノベーションのホットスポットを特定する。AI技術の進展がCCUSの効率化とコスト削減に貢献する可能性を示す。
English
This study provides a comprehensive patent landscape analysis of AI integration in carbon capture and utilization (CCUS) technologies, identifying key trends, leading countries and assignees, and innovation hotspots. It highlights how AI advancements can enhance CCUS efficiency and reduce costs.
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
日本はCCUS技術の研究開発に注力しており、AIとの融合は競争力強化に重要。本分析は日本の特許ポジションや研究開発戦略の参考となる。
In the global GX context
As CCUS gains traction in global decarbonization, this patent landscape reveals the evolving role of AI. It offers insights for technology roadmapping and identifies leaders in this niche, supporting strategic R&D investment.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a mapping of AI+CCUS patent activity, highlighting underexplored areas for further research.
🏢実務担当者:Useful for corporate IP strategy and identifying potential partners or competitors in CCUS-AI innovation.
🏛政策担当者:Informs R&D funding priorities and technology policy for carbon management.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1007/s43621-025-02545-3first seen 2026-05-05 23:36:29
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。