Building retrofitting towards net zero energy under climate change: Application of a machine learning model

気候変動下におけるネットゼロエネルギーに向けた建物改修：機械学習モデルの応用 (AI 翻訳)

Mahdi IBRAHIM, Fatima HARKOUSS, Pascal BIWOLE

Energy📚 査読済 / ジャーナル2026-07-01#AI×ESG経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction

DOI: 10.1016/j.energy.2026.141877

原典: https://doi.org/10.1016/j.energy.2026.141877

🤖 gxceed AI 要約

日本語

気候変動下でネットゼロエネルギーを達成するための建物改修戦略に機械学習モデルを応用した研究。改修オプションの評価と最適化をデータ駆動で行う手法を提案し、将来の気候シナリオ下での有効性を示す。

English

This paper applies a machine learning model to building retrofitting strategies for achieving net zero energy under future climate scenarios. It provides a data-driven framework for evaluating and optimizing retrofit options, demonstrating effectiveness under multiple climate projections.

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

日本の建築部門はCO2排出の約3割を占め、2030年・2050年削減目標達成には既存ストックの改修が不可欠。本手法は気候変動リスクを織り込んだ改修投資判断を支援し、SSBJ開示やTCFD対応にも活用可能。

In the global GX context

Building retrofitting is critical for global net-zero targets. This ML framework enables systematic evaluation of retrofit strategies under climate uncertainty, aligning with TCFD/ISSB risk assessments and transition planning guidance.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a novel ML methodology for building retrofit optimization under climate scenarios, advancing net-zero energy research.

🏢実務担当者:Offers a data-driven tool for evaluating retrofit options that reduce energy costs and carbon footprint, aiding compliance with net-zero targets.

🏛政策担当者:Supports evidence-based building energy codes and retrofit subsidy design by quantifying climate-resilient pathways.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

crossref https://doi.org/10.1016/j.energy.2026.141877first seen 2026-07-10 06:04:53

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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。