バイオマス変換と利用における人工知能

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Researchers in process engineering and AI can learn how to apply ML to biomass conversion challenges.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams in energy and materials sectors can leverage AI methods to improve the efficiency and economics of biomass-based production.

🏛政策担当者:Policymakers can understand how AI supports biomass utilization for decarbonization, informing support for R&D and infrastructure.

人工知能（AI）を応用してバイオマス変換および利用プロセスを最適化する。バイオマス変換技術は大幅に進歩してきたものの、熱力学データベースの不備、モデルの信頼性不足、多目的最適化の非効率性など、産業化における永続的な課題に直面している。『Artificial Intelligence in Biomass Conversion and Utilization』は、AIおよび機械学習手法がバイオマス特性の予測、変換プロセスのモデル化、エネルギー出力・経済性・環境性能に関するシステム最適化をどのように実現できるかを詳述することで、これらの障壁に対処する。本書は、基礎研究から実用展開に至るまで、バイオマス変換のあらゆる段階におけるAI応用を網羅している。トピックには、バイオマス原料からの低炭素材料・燃料・化学品の製造に加え、迅速な評価とスマートな意思決定のための手法が含まれる。炭素中立化戦略と循環経済フレームワークに関する議論は、計算知能がプロセス効率と環境持続可能性の両方の目標をどのように支援するかを示している。読者は以下も見出すであろう：熱化学的および生化学的バイオマス変換経路と機械学習を統合してプロセス予測精度を向上させるアプローチ、バイオマス利用システム全体でエネルギー収量・経済的実現可能性・環境影響のバランスを取る多目的最適化の手法、不十分な熱力学データベースにAI駆動のデータ拡張および予測モデリング技術を通じて対処する戦略、多様なバイオマス源からの低炭素材料・持続可能な燃料・プラットフォーム化学品の製造におけるAI応用の網羅、産業規模での展開に向けてバイオマス変換を炭素中立化目標および循環経済原則と結び付けるフレームワーク。プロセスエンジニア、化学エンジニア、材料科学者、バイオテクノロジスト、環境化学者を対象に設計された本書は、特性予測から持続可能なエネルギーおよび材料生産のためのシステムレベル最適化に至るまで、バイオマス変換ワークフロー全体にAI手法を適用するために必要な計算的および分野固有の知識を提供する。

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。

Apply artificial intelligence (AI) to optimize biomass conversion and utilization processes Biomass conversion technologies have advanced significantly yet face persistent challenges in industrialization, including inadequate thermodynamic databases, unreliable models, and inefficient multi-objective optimization. Artificial Intelligence in Biomass Conversion and Utilization addresses these barriers by detailing how AI and machine learning methods can predict biomass properties, model conversion processes, and optimize systems for energy output, economics, and environmental performance. The book covers AI applications across every stage of biomass conversion, from fundamental research through practical deployment. Topics include the production of low-carbon materials, fuels, and chemicals from biomass feedstocks, alongside methods for rapid assessment and smart decision-making. Discussions of carbon neutralization strategies and circular economy frameworks demonstrate how computational intelligence supports both process efficiency and environmental sustainability goals. Readers will also find: Approaches for integrating machine learning with thermochemical and biochemical biomass conversion pathways to improve process prediction accuracy Methods for multi-objective optimization balancing energy yield, economic viability, and environmental impact across biomass utilization systems Strategies for addressing inadequate thermodynamic databases through AI-driven data augmentation and predictive modeling techniques Coverage of AI applications in producing low-carbon materials, sustainable fuels, and platform chemicals from diverse biomass sources Frameworks connecting biomass conversion with carbon neutralization goals and circular economy principles for industrial-scale deployment Designed for process engineers, chemical engineers, materials scientists, biotechnologists, and environmental chemists, this reference provides the computational and domain-specific knowledge needed to apply AI methods across biomass conversion workflows, from property prediction through system-level optimization for sustainable energy and materials production.

• openalex https://doi.org/10.1002/9783527853540first seen 2026-07-17 04:44:08