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AI-Generated Pathways to Net Zero: Optimizing Renewable Energy and Emission Reduction

AIが導くネットゼロへの道：再生可能エネルギーと排出削減の最適化 (AI 翻訳)

Leong W.Y.

Icce Taiwan 2025 12th IEEE International Conference on Consumer Electronics Taiwan Generative AI in Innovative Consumer Technology Proceedings📚 査読済 / 学会2025-01-01#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1109/icce-taiwan66881.2025.11207927
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105022410095

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究はAI技術を用いて再生可能エネルギーの最適配置と運用を実現し、温室効果ガス排出削減のための経路を提案する。機械学習モデルによりエネルギー需給を予測し、コスト効率の高い脱炭素戦略を策定する。

English

This study leverages AI to optimize renewable energy deployment and operation, proposing pathways for emission reduction. Machine learning models predict energy supply-demand and formulate cost-effective decarbonization strategies.

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

日本ではGX実現に向け、再生可能エネルギー導入拡大と同時に系統安定化が課題。本手法はAIによる需給予測と最適制御で、再エネ大量導入時の運用効率向上に貢献する。

In the global GX context

Globally, AI-driven optimization of renewable energy is critical for achieving net-zero targets, offering scalable solutions for grid integration and emission reduction, relevant to TCFD and ISSB disclosure on transition plans.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI/ML methods applied to energy system optimization and emission reduction pathway design.

🏢実務担当者:Corporate energy managers can use AI tools to optimize renewable procurement and reduce operational carbon footprint.

🏛政策担当者:Regulators can adopt AI-based planning for national/regional energy transition roadmaps.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。