再生可能エネルギーシステムの最適化と気候持続可能性向上のための人工知能活用

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

🔬研究者:Highlights AI methods (machine learning, neural networks) for renewable energy optimization in data-scarce settings.

🏢実務担当者:Identifies critical challenges (data infrastructure, technical capacity) for AI deployment in emerging markets.

🏛政策担当者:Recommends institutional support, digital infrastructure investment, and collaborative research for integrating AI into energy governance.

持続可能なエネルギーシステムへの移行は、特に持続的なエネルギーおよび気候課題に直面している発展途上経済において、緊急の世界的優先事項となっています。本研究は、ナイジェリアにおいて人工知能（AI）を活用して再生可能エネルギーシステムを最適化し、気候持続可能性を促進する方法を探求します。二次データ分析と実証文献の広範なレビューを組み合わせた混合手法アプローチを用いて、本研究はAIが再生可能エネルギー技術の効率性、信頼性、および環境パフォーマンスをどの程度向上させるかを検討しました。調査結果は、機械学習、ニューラルネットワーク、予測分析などのAIアプリケーションが、エネルギー需要予測、系統安定性、および保守効率を大幅に改善することを明らかにしています。これらの技術は、システム損失の低減と炭素排出量の削減に貢献し、ナイジェリアの持続可能な開発目標（SDGs）およびパリ気候協定へのコミットメントと一致しています。しかし、本研究はまた、ナイジェリアのエネルギー部門における大規模なAI展開を妨げる、限られたデータインフラ、不十分な技術的能力、および脆弱な政策枠組みを含む重大な課題も特定しています。本研究は、AIが再生可能エネルギーパフォーマンスの向上と気候レジリエンスの達成のための変革的経路を表すと結論付けています。その可能性を最大限に引き出すために、ナイジェリアは制度的支援を強化し、デジタルインフラに投資し、学界、産業界、政府間の協力的研究を促進しなければなりません。AIをエネルギーガバナンスに統合することにより、ナイジェリアは低炭素で効率的かつ持続可能なエネルギー未来への移行を加速できます。

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。

The transition toward sustainable energy systems has become an urgent global priority, particularly in developing economies facing persistent energy and climate challenges. This study explores how Artificial Intelligence (AI) can be leveraged to optimize renewable energy systems and promote climate sustainability in Nigeria. Using a mixed-methods approach that combined secondary data analysis with an extensive review of empirical literature, the research examined the extent to which AI enhances the efficiency, reliability, and environmental performance of renewable energy technologies. Findings reveal that AI applications such as machine learning, neural networks, and predictive analytics significantly improve energy demand forecasting, grid stability, and maintenance efficiency. These technologies contribute to reduced system losses and lower carbon emissions, aligning with Nigeria’s commitment to the Sustainable Development Goals (SDGs) and the Paris Climate Agreement. However, the study also identifies critical challenges, including limited data infrastructure, inadequate technical capacity, and weak policy frameworks that hinder large-scale AI deployment in Nigeria’s energy sector. The study concludes that AI represents a transformative pathway for enhancing renewable energy performance and achieving climate resilience. To maximize its potential, Nigeria must strengthen institutional support, invest in digital infrastructure, and promote collaborative research between academia, industry, and government. By integrating AI into energy governance, Nigeria can accelerate its transition toward a low-carbon, efficient, and sustainable energy future.

• openalex https://doi.org/10.30574/wjaets.2026.19.2.0256first seen 2026-06-02 04:42:28 · last seen 2026-06-13 04:30:29