空気質分野におけるAI応用：排ガス処理から大気質管理・炭素回収に至る系統的レビュー

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

🔬研究者:Useful for identifying research gaps and emerging AI methods (PINN, RL, Agentic AI) in air pollution and carbon capture domains.

🏢実務担当者:Industrial environmental managers can leverage insights on AI-based surrogate models for real-time emission control and CO2 capture optimization.

🏛政策担当者:Policymakers can note the potential of AI to enhance air quality management and carbon capture efficiency, supporting climate targets.

本研究は、2016年から2025年までの906件の出版物を対象に、体系的な計量書誌学分析と包括的な文献レビューを実施した。本レビューは、AI応用を3つの中核的柱、すなわち産業排ガス処理、大気質管理、CO2回収に分類する。本分析は、従来の統計的モニタリングから、高度なAI駆動型サロゲートモデリング、生成的材料発見への顕著なパラダイムシフトを特定する。産業排ガス処理の領域では、AIベースのサロゲートが多汚染物質予測精度を向上させた（例：R2>0.94）。屋外および屋内の大気質管理では、ハイブリッドAIおよび大規模言語モデル（LLM）フレームワークが、時空間予測とモニタリングの信頼性を向上させ、データ制約条件下で最大94.46%の警報判定精度を達成した。さらに、CO2回収においては、生成的AIとエージェント型AIシステムの統合が吸着材発見に革命をもたらし、金属有機構造体（MOF）の迅速な逆設計を可能にした。これらの進歩にもかかわらず、大気汚染領域のAIは、過渡プロセスにおけるデータ不足、モデルの解釈可能性の限界、計算設計と実験的検証の間のギャップといった課題に直面している。今後の研究は、高忠実度モデリングのための物理情報ニューラルネットワーク、適応制御のための強化学習、エンドツーエンドワークフローのためのエージェント型AIを優先すべきである。これらの新興AI技術は、将来の環境課題に対応可能な、拡張性が高く高精度な大気汚染管理システムの開発に不可欠である。

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。

This study conducted a systematic bibliometric analysis and comprehensive literature review of 906 publications from 2016 to 2025. The review categorizes AI applications into three core pillars: industrial flue gas treatment, air quality management, and CO2 capture. This analysis identifies a significant paradigm shift from traditional statistical monitoring toward sophisticated AI-driven surrogate modeling, generative material discovery. In industrial flue gas treatment domain, AI-based surrogates have enhanced multi-pollutant prediction accuracy (e.g., R2>0.94). In outdoor and indoor air quality management, hybrid AI and Large Language Model (LLM) frameworks have improved spatiotemporal forecasting and monitoring reliability by up to 94.46% alarm judgement accuracy under data-constrained conditions. Furthermore, in CO2 capture, the integration of generative AI and agentic AI systems has revolutionized adsorbent discovery, enabling rapid inverse design of metal-organic framework (MOF). Despite these advancements, the air pollution domain-AI faces challenges, including data scarcity in transient process, limited model interpretability, and the gap between computational design and experimental validation. Future research should prioritize Physics-Informed Neural Networks for high-fidelity modeling, Reinforcement Learning for adaptive control, and Agentic AI for End-to-End workflow. These emerging AI technologies are essential for developing scalable, high-precision air pollution management systems capable of meeting future environmental challenges.

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