人工知能を活用した微細藻類ベースのグリーンファブリケーションとバイオエネルギーシステム：持続可能なエネルギー材料とバイオ廃棄物の価値化に向けて

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:This paper provides a comprehensive overview of AI techniques for microalgae bioenergy systems, highlighting predictive modeling and control strategies that can guide future research.

🏢実務担当者:Companies in biofuel or biowaste valorization can leverage AI optimization to improve process efficiency and reduce costs in photobioreactor operations.

🏛政策担当者:Policymakers can note the potential of AI-enabled algae systems to contribute to renewable energy and waste management targets, supporting circular economy policies.

近年、バイオエネルギー分野は、人工知能（AI）や機械学習（ML）といった先進技術の統合に大きく牽引され、著しい進展を遂げている。特に、バイオ燃料生産や持続可能なバイオウェイスト変換のための微細藻類ベースのシステムの最適化において顕著である。サポートベクターマシン（SVM）や人工ニューラルネットワーク（ANN）を含むAI技術は、複雑な非線形関係をモデル化する強力な能力を実証しており、プロセスパラメータの予測精度向上とシステム性能の強化を可能にしている。微細藻類バイオエネルギーシステムにおいて、ANNベースのモデルは、決定係数が0.93を超える高い予測精度を達成し、効率的なバイオマス生産、汚染物質除去、資源最適化を促進している。バイオ燃料生成を超えて、微細藻類バイオマスは、バッテリーやスーパーキャパシタなどのエネルギー貯蔵システムに適用可能な炭素ベースのナノ構造体やバイオ由来電極を含む、先進エネルギー材料のグリーン製造のための有望な再生可能原料を表している。遺伝的アルゴリズムやANNベースの制御システムなどの技術は、フォトバイオリアクター操作のリアルタイム最適化を可能にし、エネルギー回収効率を向上させ、運用コストを削減する。さらに、AI支援による触媒および熱化学プロセスは、より高い変換効率と改善された持続可能性の成果に貢献している。AIと微細藻類ベースのバイオエネルギーおよび材料製造システムとの統合は、バイオウェイストを高価値のエネルギー製品や機能性材料へ変換することを可能にすることで、循環経済の原則を支援する。これらの進歩にもかかわらず、計算の複雑さ、データの利用可能性、原料の変動性といった課題が残っている。これらの問題に学際的研究を通じて取り組むことは、AI対応バイオエネルギープラットフォームをスケールアップするために不可欠である。全体として、本研究は、持続可能なバイオエネルギーシステムと環境に優しい材料製造を進展させるAIの変革的潜在力を強調し、世界的な脱炭素化とゼロウェイスト目標に貢献するものである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

In recent years, the bioenergy domain has experienced substantial advancement, largely driven by the integration of advanced technologies such as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), particularly in optimizing microalgae-based systems for biofuel production and sustainable biowaste conversion. AI techniques, including support vector machines (SVM) and artificial neural networks (ANN), have demonstrated strong capabilities in modelling complex nonlinear relationships, enabling improved prediction of process parameters and enhanced system performance. In microalgal bioenergy systems, ANN-based models have achieved high predictive accuracy, with coefficients of determination exceeding 0.93, facilitating efficient biomass production, pollutant removal, and resource optimization. Beyond biofuel generation, microalgal biomass represents a promising renewable feedstock for the green fabrication of advanced energy materials, including carbon-based nanostructures and bio-derived electrodes applicable in energy storage systems such as batteries and supercapacitors. Techniques such as genetic algorithms and ANN-based control systems enable real-time optimization of photobioreactor operations, improving energy recovery efficiency and reducing operational costs. Furthermore, AI-assisted catalytic and thermochemical process have contributed to higher conversion efficiencies and improved sustainability outcomes. The integration of AI with microalgae-based bioenergy and material fabrication systems supports circular economy principles by enabling the conversion of biowaste into high value energy products and functional materials. Despite these advancements, challenges such as computational complexity, data availability, and feedstock variability remain. Addressing these issues through interdisciplinary research is essential for scaling AI-enabled bioenergy platforms. Overall, this study highlights the transformative potential of AI in advancing sustainable bioenergy systems and eco-friendly material fabrication, contributing to global decarbonization and zero-waste goals.

• semanticscholar https://www.frontiersin.org/journals/chemistry/articles/10.3389/fchem.2026.1858141/pdffirst seen 2026-06-27 05:26:38 · last seen 2026-07-06 05:17:51