AI統合ニュートロソフィックMCDMフレームワークによる電気自動車用リチウムイオン電池選択を通じたカーボンニュートラリティ推進
AI Integrated Neutrosophic MCDM Framework for Promoting Carbon Neutrality through Li-Ion Battery Selection for Electric Vehicles (原題)
Nivetha Martin, Rajkumar S, Said Broumi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は、電気自動車（BEV）用Liイオン電池の選択において、ニュートロソフィックMCDM手法とAI（ランダムフォレスト、SHAP）を統合したフレームワークを提案。従来の単純な加重和法に代わり、複数のMCDM法で基準重みとランキングを決定し、一貫性を検証。製造業者の意思決定を支援し、カーボンニュートラル達成に貢献する。
English
This study proposes an integrated neutrosophic MCDM framework with AI (random forest, SHAP) for selecting Li-ion batteries for BEVs. Unlike simple weighted sum methods, it applies multiple MCDM techniques to determine criterion weights and rankings, validated for consistency. The framework helps manufacturers make optimal battery choices, supporting carbon neutrality goals.
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
日本のEV普及政策（2035年新車販売電動化目標）やGXリーグの取り組みにおいて、電池選定はサプライチェーン排出削減の鍵。本フレームワークは、多基準評価にAIを活用し、日本企業の電池調達判断に役立つ可能性がある。
In the global GX context
Global EV adoption (e.g., EU ban on ICE vehicles, US IRA) makes battery selection critical for decarbonization. This work integrates AI into MCDM, offering a transparent and robust method for manufacturers worldwide to align with carbon neutrality strategies. It complements TCFD/ISSB disclosure by supporting informed procurement decisions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a novel combination of neutrosophic MCDM and AI for battery selection, with validation techniques like SHAP that can be extended to other sustainability decision problems.
🏢実務担当者:Manufacturers can use the framework to systematically evaluate Li-ion batteries, balancing performance, cost, and environmental criteria for better procurement decisions.
🏛政策担当者:Highlights the role of advanced decision-support tools in enabling industry transitions; could inform guidelines for EV battery standards and incentives.
📄 抄録（日本語訳）
今後数十年にわたる車両において、カーボンニュートラルを促進するためである。Liイオン系電池の適合性と堅牢性は、BEVにおいてより好ましいものとなっている。最近の研究では、BEVで使用されるLiイオン系電池を5つの異なるグループに分類し、等しい基準重みと言語行列を用いた加重和という非常に単純な多基準意思決定（MCDM）法を適用して電池をランク付けしている。本研究は、同じ意思決定問題を検討し、異なるMCDM法を適用して、三角ニュートロソフィック行列を用いて基準重みと電池のランク付けを決定する。本研究で提案する方法論は、5つのフェーズで機能する。ニュートロソフィックランキング結果の一貫性は、ランダムフォレスト法、特徴重要度分析、SHAP説明可能性分析を用いて検証される。本研究で提示する包括的なMCDMフレームワークにより、製造会社の意思決定者は、異なる基準重みを持つ異なる方法を用いて電池のランキングスコアを比較することで、電気自動車用電池の理想的な選択を行うことができるようになる。
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
vehicles in the coming decades to promote carbon neutrality. The compatibility and robustness of Li-ion based batteries make them more preferable in BEVs. A recent study has identified five different groups of Li- ion based batteries used in BEVs and applied a very simple multi–criteria decision making (MCDM) method of Weighted sum with equal criterion weights and linguistic matrix to rank the batteries. The present research work considers the same decision making problem and applies different MCDM methods to determine the criterion weights and ranking of the batteries with Triangular Neutrosophic matrix. The methodology proposed in this work works in five phases. The consistency of the neutrosophic ranking results is validated using Random forest technique, Feature importance analysis and SHAP explainability analysis. The comprehensive MCDM framework presented in this work will enable the decision makers of manufacturing company to make ideal selection of the electric vehicle batteries on comparing the ranking scores of the batteries using different methods with different criterion weights.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.63924/jau.v1i2.296first seen 2026-07-09 05:13:59
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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。