Synergy of Renewable Energy and AI Fundamentals: A Sustainable Future
再生可能エネルギーとAIの相乗効果：持続可能な未来 (AI 翻訳)
Ravi Sheth, Chandresh Parekha
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本書の章では、再生可能エネルギーと人工知能（AI）の相互関係を考察する。気候変動対策と化石燃料依存からの脱却の必要性を背景に、AIの機械学習やディープラーニングなどの技術が太陽光・風力などの再生可能エネルギーの予測、需給予測、リアルタイム最適化に貢献する可能性を論じる。AI統合により再生可能エネルギーシステムの信頼性と効率が向上し、持続可能なエネルギーシステムの実現に寄与するとしている。
English
This chapter examines the synergy between renewable energy and AI, highlighting how AI technologies like machine learning and deep learning can optimize solar and wind energy systems through predictive analytics, demand forecasting, and real-time optimization. It argues that AI integration enhances the reliability and efficiency of renewable energy, contributing to a sustainable energy future.
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、再生可能エネルギーの導入拡大と出力変動への対応が課題となっており、AIによる需給予測や系統運用の最適化は、FIT制度から市場統合への移行期にある日本にとって重要なテーマである。ただし、本稿は概説的な内容であり、日本の具体的な政策や制度との関連付けは乏しい。
In the global GX context
Globally, the integration of AI in renewable energy is a key enabler for grid stability and cost reduction, aligning with the goals of the Paris Agreement and net-zero targets. This chapter provides a broad overview that can inform discussions on AI-driven energy transition strategies, though it lacks empirical case studies.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIと再生可能エネルギーの統合に関する研究の出発点として、主要な技術領域と課題を俯瞰できる。
🏢実務担当者:再生可能エネルギープロジェクトにおけるAI活用の可能性を理解するための入門資料として有用。
🏛政策担当者:AIを活用した再生可能エネルギー推進政策の検討に際し、技術的可能性を把握するための基礎情報を提供。
📄 Abstract（原文）
The dynamic merging of renewable energy and artificial intelligence (AI) is revolutionizing sustainability and driving innovation in the 21st century. As we face the urgent need to combat climate change and reduce our dependence on fossil fuels, renewable energy is becoming increasingly important. At the same time, AI’s advanced computational capabilities and data analysis powers position it as an important tool for optimizing renewable energy systems, monitoring, and unleashing the potential of renewable energy. In this chapter, we examine the interdependent relationship between renewable energy and AI. The chapter begins by examining the growing global need for sustainable energy solutions and acknowledging the limitations and flexibility associated with renewable sources such as solar and wind energy. AI leverages fundamental principles such as machine learning, neural networks, and deep learning, delivering powerful capabilities such as predictive analytics, demand forecasting, and real-time optimization, which are critical to these challenges addressing forecasting, energy generation, and delivery optimization. Integrating AI-based renewable energy technologies has shown great promise for improving the reliability and efficiency of renewable energy systems, as well as generating electricity robust and inexpensive to encourage. The enormous potential for sustainability of an energy system has been also highlighted in this chapter.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1201/9781779640451-2first seen 2026-08-07 04:52:48
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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。