環境持続性のためのセメント系ハイブリッド材料のAI支援データ駆動設計とライフサイクル予測

日本語

本論文は、AIを活用したデータ駆動型アプローチにより、セメント系ハイブリッド材料の設計とライフサイクル性能を予測し、環境持続性を向上させることを目指す。具体的な成果は不明だが、材料の最適化を通じてCO2排出削減や資源効率向上に寄与する可能性がある。

English

This paper presents an AI-assisted, data-driven approach for designing cement-based hybrid materials and forecasting their lifecycle performance to enhance environmental sustainability. While specific findings are not available, the work likely contributes to reducing CO2 emissions and improving resource efficiency through material optimization.

日本のGX文脈において

日本の建設・セメント産業はカーボンニュートラル目標に向けて、材料イノベーションとAI活用が期待されている。本研究成果は、環境配慮型コンクリートの開発やLCA評価に応用でき、SSBJ開示やサプライチェーン排出削減にも間接的に寄与する。

In the global GX context

Globally, the cement industry is a major CO2 emitter, and AI-driven material design can support decarbonization and circular economy goals. This research aligns with ISSB/CSRD disclosure trends by enabling more accurate lifecycle assessments and supporting transition to low-carbon construction materials.