Machine learning and scenario-based forecasting of Türkiye’s renewable energy transition toward net-zero 2053

トルコの2053年ネットゼロに向けた再生可能エネルギー移行の機械学習とシナリオベース予測 (AI 翻訳)

Muhammed Sutcu, Nurettin Sahin, Ibrahim Tumay Gulbahar, Baris Yildiz, Abedalmuhdi Almomany

Energy Conversion and Management: X📚 査読済 / ジャーナル2026-05-01#再生可能エネルギー

DOI: 10.1016/j.ecmx.2026.101719

原典: https://doi.org/10.1016/j.ecmx.2026.101719

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、機械学習とシナリオ分析を用いてトルコの再生可能エネルギー移行を2053年ネットゼロ目標に向けて予測する。再生可能エネルギー導入の経路をモデル化し、政策目標達成の可能性を評価する。

English

This paper uses machine learning and scenario analysis to forecast Türkiye's renewable energy transition toward its net-zero 2053 target. It models renewable energy deployment pathways and assesses the feasibility of policy goals.

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

トルコの事例は、日本のエネルギー移行計画と直接関連しないが、機械学習を用いた長期予測手法は日本の再生可能エネルギー導入計画にも応用可能。

In the global GX context

While focused on Türkiye, this study offers a methodological framework for machine-learning-based energy transition forecasting that is relevant for global net-zero pathway modeling.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers can learn the application of machine learning and scenario analysis to energy transition forecasting.

🏛政策担当者:Policymakers in energy planning may find the scenario-based approach useful for evaluating renewable energy targets.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

crossref https://doi.org/10.1016/j.ecmx.2026.101719first seen 2026-05-14 22:30:36

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