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Data Mining Challenges and Opportunities to Achieve Net Zero Carbon Emissions: Focus on Electrified Vehicles

ネットゼロ炭素排出達成のためのデータマイニングの課題と機会：電動車両に焦点を当てて (AI 翻訳)

Yang M.

2023 SIAM International Conference on Data Mining Sdm 2023📚 査読済 / 学会2023-01-01#AI×ESG対象セクター: automotive
DOI: 10.1137/1.9781611977653.ch108
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85180627600

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、電動車両分野におけるデータマイニング技術の活用がネットゼロ排出目標の達成にどう貢献し得るかを論じる。EVのエネルギー管理や充電インフラ、ライフサイクル排出の最適化におけるデータ解析の課題と機会を整理し、データ駆動型の脱炭素戦略の可能性を示す。

English

This paper examines how data mining techniques applied to electrified vehicles can support net zero carbon emission targets. It reviews the challenges and opportunities in using data analytics for EV energy management, charging infrastructure, and lifecycle emissions optimization, highlighting the potential of data-driven decarbonization strategies.

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

自動車産業が脱炭素とEVシフトを進める日本にとって、EVデータの解析は走行・充電・運用の最適化に直結する。SBT/Scope3対応の基盤としても、データマイニングによる排出可視化は日本の部品・完成車メーカーの実務に示唆を与える。

In the global GX context

With EV adoption accelerating globally, data mining offers a pathway to optimize charging, grid interaction, and lifecycle emissions. The paper contributes to the growing intersection of AI/ML and climate disclosure, supporting science-based targets and transition planning in the transport sector.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a research agenda for applying data mining and ML to EV-related decarbonization problems.

🏢実務担当者:Suggests how automotive sustainability teams can leverage vehicle data for emissions optimization and reporting.

🏛政策担当者:Highlights the value of data infrastructure and analytics in enabling transport-sector net zero policies.

🔗 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。