AI-enabled pre-design programming for low-carbon buildings: toward spatial form following carbon flow

低炭素建築のためのAI活用事前設計プログラム：カーボンフローに従った空間形態を目指して (AI 翻訳)

Wanqiao Che, Weimin Zhuang

Energy and Buildings📚 査読済 / ジャーナル2026-07-01#AI×ESG対象セクター: construction

DOI: 10.1016/j.enbuild.2026.117904

原典: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2026.117904

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、建築設計の初期段階においてAIを活用し、建物の空間形態をカーボンフローに基づいて最適化する手法を提案する。低炭素建築を実現するための新たな設計アプローチであり、自動化により設計者の意思決定を支援する。

English

This paper proposes an AI-enabled pre-design programming method for low-carbon buildings, where spatial form is optimized based on carbon flow analysis. It introduces a novel approach to building design that integrates AI to automate carbon-aware design decisions, assisting designers from the earliest stage.

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

日本では建築分野の脱炭素化が急務であり、AIを活用した設計支援はZEB・ZEH推進やライフサイクルカーボン評価に貢献し得る。本手法は設計初期段階での炭素最適化を可能にする点で実用的な示唆を与える。

In the global GX context

Globally, the building sector is a major emission source, and AI-driven design optimization for carbon is an emerging field. This paper aligns with trends like building performance simulation and lifecycle carbon assessment, offering a computational approach to low-carbon building design.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Researchers in building design optimization and AI for sustainability can adopt and extend this method.

🏢実務担当者:Architecture and engineering firms can integrate this AI tool into their pre-design workflow to embed carbon considerations.

🏛政策担当者:Policymakers may consider supporting AI-based design tools to accelerate building decarbonization.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2026.117904first seen 2026-07-05 04:59:06

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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。