A metaheuristic–machine learning framework for modeling and improving the thermal behavior of bio-based wall panel systems in residential buildings

日本語

本研究では、住宅建築用のバイオベース壁パネルの熱挙動をモデル化し改善するためのメタヒューリスティック・機械学習フレームワークを提案する。エネルギー効率の向上と持続可能な建設に寄与する。

English

This study proposes a metaheuristic–machine learning framework to model and improve the thermal behavior of bio-based wall panels in residential buildings, contributing to energy efficiency and sustainable construction.

日本のGX文脈において

日本の住宅分野ではZEH（ネット・ゼロ・エネルギー・ハウス）の推進が進んでおり、断熱性能の向上は重要。本研究はバイオベース材料を扱っており、脱炭素化にも寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, building energy codes and standards (e.g., International Energy Conservation Code) push for higher thermal performance. This framework could assist in designing low-energy buildings with bio-based materials, aligning with decarbonization goals.