Artificial Intelligence‐Based Cloud Computing Network Security Promotes Green Interior Design: Low‐Carbon Landscape Design
人工知能ベースのクラウドコンピューティングネットワークセキュリティが促進するグリーンインテリアデザイン：低炭素景観設計 (AI 翻訳)
Liu Zhihua
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、人工知能と空間熱サイクルモデルを組み合わせ、低炭素で省エネルギーなインテリアデザイン手法を探求する。建築外皮と内部熱環境の分析、熱負荷計算と室内熱環境評価モデルを用いて建物の熱特性を決定し、熱サイクルモデルを構築して熱平衡と効果分析を行う。研究結果は、AI最適化された空間熱サイクルモデルが建物の熱負荷を効果的に低減し、室内の熱的快適性を向上させることを示している。
English
This paper explores low-carbon and energy-saving interior design methods by combining artificial intelligence with spatial thermal cycle models. It analyzes building envelope and internal thermal environment, uses thermal load calculations and indoor thermal environment evaluation models to determine thermal characteristics, and constructs a thermal cycle model for heat balance analysis. Results show that AI-optimized spatial thermal cycle models effectively reduce building heat load and improve indoor thermal comfort.
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
本論文は中国の大学からの発表であり、日本のGX文脈（SSBJや有価証券報告書における気候関連開示）とは直接の接点はない。しかし、建築分野のエネルギー効率改善手法として、ZEB（ネット・ゼロ・エネルギー・ビル）や省エネ法改正に対応する実務者に参考となる可能性がある。
In the global GX context
This paper originates from a Chinese university and has limited direct relevance to global GX disclosure frameworks like TCFD/ISSB. However, it contributes to energy efficiency in buildings, a key area for decarbonization. The AI-driven thermal modeling approach could inform green building practices and energy performance improvements globally.
👥 読者別の含意
🔬研究者:建築熱モデリングとAIの融合手法を提供し、省エネ設計の理論的基礎を示している。
🏢実務担当者:室内設計や建築エネルギー管理に携わる実務者は、AI活用による熱負荷低減と快適性向上の具体的な効果を参考にできる。
📄 Abstract（原文）
ABSTRACT With the increasing global attention to sustainable development goals, green building design has become an important issue in the construction industry. Especially in indoor environments, reducing heat load and improving energy efficiency has become an urgent task. By combining artificial intelligence with spatial thermal cycle models, this study explores low‐carbon and energy‐saving interior design methods, enhances the application of building thermal science, and provides new theoretical basis and practical guidance for building design. The study analyzed the building envelope structure and internal thermal environment construction, using thermal load calculation and indoor thermal environment evaluation models to determine the thermal characteristics of the building. Next, we will construct a thermal cycle model for architectural space, explore the principles of thermal cycle and mathematical modeling of indoor air, and conduct thermal balance and effect analysis. Finally, based on heat load optimization and energy strategy, evaluate the optimization effect of energy conservation and thermal comfort. Research has shown that a spatial thermal cycle model optimized by artificial intelligence can effectively reduce building heat load and improve indoor thermal comfort. After optimizing heat load and applying energy‐saving strategies, the energy efficiency of buildings has significantly improved, indoor temperature fluctuations have decreased, and living comfort has significantly improved.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1002/itl2.70325first seen 2026-06-17 05:08:11 · last seen 2026-06-17 07:12:11
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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。