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AI-Driven Digital Twin for Net-Zero Energy Optimization: An Airport Case Study

AI駆動のデジタルツインによるネットゼロエネルギー最適化：空港のケーススタディ (AI 翻訳)

Liu Q.

IEEE Globecom Workshops GC Wkshps📚 査読済 / 学会2025-01-01#AI×ESGOrigin: Global経営インパクト: コスト削減対象セクター: transport
DOI: 10.1109/gcwkshps68340.2025.11591131
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105045456597

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、AI駆動のデジタルツイン技術を用いて空港のエネルギー消費を最適化し、ネットゼロ目標達成を目指すケーススタディを提示している。AIとシミュレーションを組み合わせることで、運用効率向上と炭素排出削減の可能性を示す。

English

This paper presents an airport case study using AI-driven digital twin technology to optimize energy consumption and achieve net-zero goals. By combining AI and simulation, it demonstrates potential for operational efficiency and carbon reduction.

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

日本の空港における脱炭素化施策は重要課題であり、本論文のAIデジタルツインによるエネルギー最適化アプローチは、空港運営の効率化と排出削減に示唆を与える。特にSSBJや温暖化対策計画との連動が期待される。

In the global GX context

Globally, airports are significant emitters; this AI-driven digital twin approach offers a scalable method for net-zero energy optimization, aligning with TCFD/ISSB disclosure trends focusing on transition planning.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Demonstrates practical application of AI digital twin for energy optimization, providing a benchmark for further research in the transport sector.

🏢実務担当者:Airport operators can leverage this approach to simulate and implement energy-saving measures, contributing to net-zero targets.

🏛政策担当者:Illustrates a technology pathway for airport decarbonization, relevant for national climate strategies and infrastructure planning.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。