Optimizing low-carbon construction for sustainable built environment: A semantic ontology and hybrid intelligence-driven framework

日本語

本論文は、低炭素建設の最適化を目的として、セマンティックオントロジーとハイブリッドインテリジェンスを組み合わせたフレームワークを提案する。AI技術を活用し、建設プロセスにおける炭素排出削減を効率的に実現する手法を示している。

English

This paper proposes a framework combining semantic ontology and hybrid intelligence to optimize low-carbon construction. It leverages AI techniques to efficiently reduce carbon emissions in the building process, contributing to a sustainable built environment.

日本のGX文脈において

日本では、建設分野の脱炭素化が急務であり、SSBJや建築物省エネ法に対応する技術が求められている。本フレームワークは、AIを活用した低炭素設計の実装に資する可能性がある。

In the global GX context

Globally, decarbonizing the construction sector is critical for meeting climate targets. This AI-driven framework offers a novel approach for integrating semantic knowledge to optimize low-carbon building practices, relevant to ISSB and TCFD disclosure on embodied carbon.