性能予測と機械学習応用のための超低炭素コンクリート実験データセット
Experimental Dataset of Ultra Low-Carbon Concrete for Performance Prediction and Machine Learning Applications (原題)
Suliman Khan, Safat Al-Deen, Chi King Lee
🤖 gxceed AI 要約
日本語
超低炭素コンクリートの実験データセットを構築し、機械学習による性能予測への応用を提案する。建設分野の脱炭素化に資するデータ基盤を提供し、材料設計の効率化とCO2排出削減に貢献する。
English
This paper presents an experimental dataset of ultra low-carbon concrete designed for performance prediction and machine learning applications. It supports decarbonization in construction by enabling efficient material design and CO2 reduction through data-driven approaches.
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
日本の建設業界では、カーボンニュートラル達成に向けて低炭素材料の導入が急務であり、本データセットは国内のゼロカーボン建築やインフラ整備に活用できる。また、SSBJ開示における建設資材の排出量算定にも寄与する。
In the global GX context
Globally, the construction sector faces pressure to reduce embodied carbon, and this dataset supports the development of low-carbon concrete solutions. It aligns with international efforts such as the IEA's net-zero roadmap and can inform sustainable construction practices and disclosure frameworks.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a benchmark dataset for ML-based performance prediction of low-carbon concrete, enabling further research in sustainable materials.
🏢実務担当者:Offers data to optimize concrete mix designs for lower carbon footprint, useful for construction firms and material suppliers.
🏛政策担当者:Highlights the potential of data-driven approaches to accelerate low-carbon material adoption in construction policy.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.17632/gz6xh68z3xfirst seen 2026-08-28 04:41:13
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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。