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AI-Powered Digital Twins for Predictive Maintenance of Net Zero Assets: A Zero Trust Framework for Grid Reliability

ネットゼロ資産の予知保全のためのAI駆動デジタルツイン：グリッド信頼性のためのゼロトラストフレームワーク (AI 翻訳)

Poorvika N.

Proceedings of the 4th International Conference on Inventive Computing and Informatics Icici 2026📚 査読済 / 学会2026-01-01#AI×ESGOrigin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1109/icici68773.2026.11580702
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105044496620

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、ネットゼロ資産の予知保全にAIデジタルツインとゼロトラストセキュリティを統合するフレームワークを提案する。グリッド信頼性向上と再生可能エネルギー資産の運用最適化を目指す。

English

This paper proposes a framework integrating AI-powered digital twins and zero-trust security for predictive maintenance of net-zero assets, aiming to enhance grid reliability and optimize renewable energy asset operations.

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

日本では再エネ拡大に伴い、資産運用効率とセキュリティが重要に。本フレームワークは、出力変動対策とサイバーリスク低減に貢献し得る。

In the global GX context

Globally, as net-zero assets proliferate, predictive maintenance and cybersecurity are critical for grid reliability. This framework offers an integrated approach applicable to modern energy systems.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Explore integration of digital twins and zero-trust for asset management.

🏢実務担当者:Implement predictive maintenance strategies for solar/wind farms with security considerations.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。