Net-zero biomass energy sustainable supply chain considering productivity opportunity gap using machine learning

日本語

本研究は、機械学習を活用し、バイオマスエネルギーの持続可能なサプライチェーンにおいて生産性の機会格差を考慮する手法を提案する。ネットゼロ目標達成に向け、効率的なバイオマス供給と環境負荷低減を両立することを目指す。

English

This study proposes a method using machine learning to consider productivity opportunity gaps in sustainable biomass energy supply chains, aiming to achieve net-zero targets by balancing efficient supply and environmental impact reduction.

日本のGX文脈において

日本ではバイオマスエネルギーが再生可能エネルギー源として注目されており、サプライチェーン最適化はコスト削減とCO2削減に寄与する。本手法は日本のバイオマス発電事業者にも応用可能性がある。

In the global GX context

Globally, net-zero supply chains are critical for climate goals. This ML approach addresses productivity gaps in biomass, offering a data-driven path to optimize renewable energy logistics and reduce emissions.