Machine learning-enabled pathways for low-carbon concrete
低炭素コンクリートのための機械学習活用の道筋 (AI 翻訳)
Yiming Peng, Minfei Liang, Cise Unluer
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本レビューは、機械学習（ML）が低炭素コンクリートの開発にどう貢献できるかを包括的に分析。セメント生産の最適化、混合設計、代替材料、再生骨材コンクリートへの適用を整理し、プロセス制御と多目的最適化の強化を示す。データの不均一性や解釈可能性の課題も指摘。
English
This review synthesizes machine learning (ML) applications for low-carbon concrete, covering cement production, mix design, supplementary materials, and recycled aggregate. ML enhances process control and multi-objective optimization but faces data heterogeneity, limited generalizability, and interpretability issues. Closer integration with physics is needed.
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
日本の建設業界はCO2排出源の一つであり、SSBJや有報での気候関連開示が進む中、低炭素コンクリートへの関心が高まる。MLを用いた最適化は、コスト削減と脱炭素を両立する有望な手段となる。
In the global GX context
Globally, concrete accounts for ~8% of CO2 emissions. This review aligns with ISSB/CSRD supply-chain disclosure needs and highlights how ML can accelerate low-carbon solutions, though data standardization remains a barrier.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a structured overview of ML applications in concrete decarbonization, identifying key challenges for future work.
🏢実務担当者:Concrete producers can use ML insights to optimize mixes and reduce emissions, potentially lowering costs and meeting disclosure requirements.
🏛政策担当者:Policymakers should note that ML can speed innovation but requires investment in data infrastructure and interpretability tools.
📄 Abstract（原文）
Abstract Machine learning (ML) can support the development of lower-carbon concrete through improved cement production, mix design, supplementary cementitious materials and alternative binders, and recycled aggregate concrete. This review synthesizes these applications and shows that ML can strengthen process control and multi-objective optimization. Current limitations arise mainly from data heterogeneity, limited generalizability, and weak interpretability. Closer integration with physical understanding is needed for reliable low-carbon decision-making.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1038/s44296-026-00109-8first seen 2026-07-08 05:09:27
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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。