機械学習に基づく低炭素コンクリート配合設計の最適化：データ駆動アプローチ

Optimization of Low-Carbon Concrete Mix Design Based Machine Learning: A Data-Driven Approach (原題)

Hounaïda Moalla, Chrifa Souf, Raja Zmemla

Lecture notes in networks and systemsジャーナル2026-08-02#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: construction

DOI: 10.1007/978-3-032-28097-8_8

原典: https://doi.org/10.1007/978-3-032-28097-8_8

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、機械学習を用いて低炭素コンクリートの配合設計を最適化するデータ駆動型アプローチを提案する。建設産業の二酸化炭素排出削減に貢献し、材料選択と配合の効率化を図る。

English

This study proposes a data-driven approach using machine learning to optimize low-carbon concrete mix design. It contributes to reducing CO2 emissions in the construction industry by improving material selection and mix efficiency.

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

日本の建設業界では、カーボンニュートラル達成に向けてコンクリートの低炭素化が急務。本手法は、国内のゼロエネルギービルやインフラ整備におけるCO2削減に応用可能。

In the global GX context

Globally, the construction sector is under pressure to decarbonize. This ML-based optimization aligns with international efforts to reduce embodied carbon in buildings and infrastructure, supporting climate targets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a methodological framework for applying ML to sustainable construction materials.

🏢実務担当者:Offers a practical tool for concrete producers to design low-carbon mixes efficiently.

🏛政策担当者:Highlights potential for policy support in promoting low-carbon construction technologies.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1007/978-3-032-28097-8_8first seen 2026-08-23 04:45:52

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