GreenSynapse：持続可能なスマートシティのための認知AIとデジタル基盤の統合

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

🔬研究者:This paper offers a novel integration of neuro-symbolic AI, reinforcement learning, and blockchain for urban sustainability, with strong empirical validation.

🏢実務担当者:City planners and utility managers can leverage the reported energy and carbon reduction figures (27% and 25%) to justify investments in similar AI-driven smart city platforms.

🏛政策担当者:The framework demonstrates how AI can enforce emission caps and resource limits in real time, supporting regulatory compliance and adaptive urban policy.

都市化が進むにつれ、持続可能で、知的で、適応性のある都市の追求が最も重要になる。従来のスマートシティソリューションは、サイロ化され、相互運用性がなく、柔軟性に欠け、透明性がない傾向があり、それによってリアルタイムの意思決定と持続可能性の実装における適用性が制限されている。本論文は、GreenSynapseと呼ばれるフレームワークを提示する。これは、リアルタイムデータ、ニューロシンボリック推論、およびデジタルツイン基盤と統合された認知AI駆動型プラットフォームであり、持続可能性の制約内でスマートシティサービスを調整する。このシステムは、強化学習エージェントを使用してエネルギー、モビリティ、廃棄物、および環境領域を適応的に制御し、シンボリック推論を使用して排出上限や水使用量制限などの規制ポリシーを課す。ハイブリッドなニューロシンボリックAIモデルにより意思決定の透明性とトレーサビリティが確保され、それに対する一般の信頼につながる。このフレームワークはまた、ブロックチェーンを使用してデータを持続可能に管理し、Green AIの原則を使用して計算排出量を削減する。大規模なシミュレーションとスマートゾーンの実装により、システムの有効性が証明された。エネルギー使用量は最大27%削減され、二酸化炭素排出量は25%以上削減され、AIの意思決定の精度は94.6%であり、状況への反応の遅延は42.3%減少した。また、市民満足度は17%全体的に向上した。これらの調査結果は、GreenSynapseが持続可能性の目標とリアルタイムの都市応答性のギャップを埋める可能性を有することを確認している。本研究は、世界の都市の持続可能性目標に適合する、スケーラブルで解釈可能なAIシステムに貢献する。GreenSynapseは、スマートシティのさらなる発展への新たな道筋を提供し、認知、適応性、および倫理的AIを都市のデジタル環境に統合することを提案する。

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。

As urbanization intensifies, the pursuit of sustainable, intelligent, and adaptive cities becomes paramount. Traditional smart city solutions tend to remain in silo, non-interoperable, inflexible and lack transparency, thereby restricting their applicability in real-time decision making and implementation of sustainability. This paper presents a framework called GreenSynapse, which is a cognitive AI-driven platform that is well integrated with real-time data, neuro-symbolic reasoning, and digital twin infrastructure to coordinate smart city services within a sustainability limit. The system uses reinforcement learning agents to have an adaptive control of energy, mobility, waste, and environmental domains and symbolic reasoning to impose regulatory policies like an emission cap and water usage limits. Transparency and traceability of decisions are ensured by a hybrid neuro-symbolic AI model leading to the public trust in it. The framework also uses blockchain to govern data sustainably and uses the principles of Green AI to reduce computational emissions. Massive simulations and smart-zone implementations proved the effectiveness of the system: energy usage was minimized by up to 27%, carbon footprint was decreased by more than 25%, the accuracy of AI decisions was 94.6%, and the reaction to the context became less laggy by 42.3%. Also, there was a general improvement in the citizen satisfaction by 17%. These findings confirm that GreenSynapse has the potential to close the sustainability goals and the real-time urban responsiveness gap. The research article adds to a scalable and interpretable AI system that fits the worldwide city sustainability objectives. GreenSynapse provides a new path to the further development of smart cities or offers to integrate cognition, adaptability, and ethical AI into an urban digital environment.

• semanticscholar https://doi.org/10.1109/icc-cns70518.2026.11606136first seen 2026-07-25 05:37:35 · last seen 2026-09-21 05:10:51