論文・プレプリント

Meiqin Jiang, Jinxing Che, Yaoxin Tan +1

本論文は、炭素価格予測におけるデータ不足問題に対処するため、大規模時系列モデル「CarbonTimer」を提案する。限られたデータでも高精度な予測を可能にし、炭素市場の価格変動リスク管理や政策立案に貢献する可能性がある。

Xiaobin Wang, Yuning Jiang, Zhihua Zhang +4

本論文は、石油・ガス田の電力システムをゼロカーボン化するための文脈情報を活用した分布ロバスト最適化手法を提案する。不確実性を考慮しつつ、再生可能エネルギーの統合と運用コスト削減を両立する。中国の石油・ガス田を対象に、脱炭素化の実現可能性と経済性を評価する。

Fan Zhang, Bo Wen, Ditao Niu +4

本研究は、ライフサイクル炭素会計、統計分析、モンテカルロシミュレーション、機械学習を統合し、鉄筋コンクリート建物の体化炭素排出量を評価する。陝西省の124建物のデータを用い、材料生産段階が総排出量の90.09%を占め、鋼材とコンクリートで87.38%を占めることを示した。床面積は総体化炭素と強い相関（R²=0.95）を持ち、構造タイプが炭素原単位を決定する。決定木モデルが最良の予測性能（R²=0.885）を示し、構造システム別の炭素原単…

Murali Krishna Pasupuleti

地球システムAI、気候テックモデリング、持続可能エネルギーインテリジェンスを統合する研究アーキテクチャを提示。不確実性を考慮した研究設計、物理誘導ML、MLOps、セクター戦略（エネルギー、都市、金融等）を扱い、ドメインシフトやデータ主権、制度学習に注目。地域適応可能な意思決定枠組みを提供。

Ömer Algorabi, Ersin Namlı

本研究は、トルコとドイツを対象に、深層学習（GRU）と勾配ブースティングを用いて電力生成量を予測し、2030年のBAU・ST・ECシナリオを評価した。GRUはトルコで、ブースティングはドイツで高い精度を示し、ST・ECシナリオが再生可能エネルギーへの移行を明確に示す一方、BAUは化石燃料依存が続くことを明らかにした。予測と長期計画を統合した枠組みを提供する。

Xie M.

本論文は、デュアル機械学習と空間計量経済モデルを用いて、グリーンファイナンスと金融テクノロジーが地域のグリーンエネルギー技術革新に与える影響を実証分析する。金融政策と技術の相互作用が地域の脱炭素化に与える効果を明らかにし、政策立案への示唆を提供する。

Mejda T.

本論文は、レグテック（規制技術）の導入が企業のグリーンウォッシュ行為に与える因果的影響を、段階的DiD、DDD、一般化ランダムフォレストを用いて分析する。異質性分析により、どのような企業で効果が大きいかを明らかにする。AI手法とESG評価の交差領域に位置する。

Annu Dhull, D. Abdukhamidov, D. Yusupov +3

本論文は、グリーン水素電解槽のリアルタイム監視と性能最適化のためのデジタルツインフレームワークを提案する。物理モデルとAI予測を組み合わせ、変動する再生可能エネルギー入力下での効率向上と安定運用を実現する。温度と電流密度、水素生成量、消費電力、効率の関係を文献から確立し、高度な運用制御の必要性を示す。実用的なデジタル化運用手段を提供する。

Yang Lu, Joston Gary

プレハブ建設の生産・輸送を統合した炭素管理フレームワークを提案。蒸気養生、時間帯別電力料金、グリッド炭素係数、段階的炭素取引を考慮し、三目的最適化モデルをBCEA-QLで解く。ケーススタディでは炭素指向スケジュールがエネルギー・燃料コストを約23%削減。

Yuzhi Wang, Cong Zhang

本研究は、中国の知的財産権パイロット政策が低炭素グリーンエネルギー生態共進化（LCEE）に与える因果効果を、空間ダービンDIDと二重機械学習を用いて分析。地域イノベーションエコシステムの包摂的可能性（IEP）が媒介役割を果たし、間接効果は総効果の3分の1以上を占める。特許情報の公開による空間波及効果も確認された。

Junhao Ren, Honglin Gao, Sijie Wang +5

本論文は、マイクログリッド内の低炭素ピアツーピア（P2P）エネルギー市場の設計と入札戦略を、マルチエージェント強化学習を用いて共同最適化する手法を提案する。再生可能エネルギーの統合と炭素排出削減を促進し、市場参加者の経済性と環境性を両立させる。シミュレーションにより、提案手法が市場効率と低炭素目標の達成に有効であることを示す。

Will Alpine, Nathan B. Geldner, Holly Alpine +1

AIの生産性向上効果が化石燃料と再生可能エネルギーの両方に及ぶ影響を、世界CGEモデルで定量化。並行導入シナリオでは、正味CO2排出が年間0.47〜1.8ギガトン増加し、化石燃料部門の生産性向上による排出増が再エネによる削減を上回る。政策介入なしではAIが経済の炭素強度を高め、化石燃料の既得権益を強化する可能性を示す。

Joseph Sanderson

気候変動が食品安全リスクを増大させる中、AI/ML、IoT、ブロックチェーン等のデジタル技術がリスク分析サイクルを強化することを論じる。3つのケーススタディ（AI光学選別、ブロックチェーン供給網、IoTコールドチェーン）が実務価値を示す。規制当局と産業界への行動課題を提示。

Youbi D.

本論文は、サステナブルファイナンスにおけるAIの応用に関する文献を系統的にレビューし、研究の現状と今後の課題を整理する。AIがESG評価や気候関連開示、投資判断に与える影響を分析し、新たな研究の方向性を提示する。

Gupta U.

本稿はAIラボの計算資源調達における環境負荷低減政策を提案する。具体的には、最低限の環境情報開示、エネルギー計測、排出削減目標の設定を求める。AIの急速な普及に伴う計算資源のエネルギー消費増大に対応し、持続可能なAI開発を促進する。

Vijeta, Neha Yadav, Meenakshi Rao

本研究は、ESG報告の信頼性向上のため、フォレンジック会計の統合を提案する概念研究である。グリーンウォッシュや不正開示に対抗し、AIやブロックチェーン等の技術を活用した監査手法を提示する。ステークホルダー理論やエージェンシー理論に基づき、開示品質とガバナンス強化を目指す。

Vijeta, Neha Yadav, Meenakshi Rao

本研究は、ESG報告の信頼性向上にフォレンジック会計を統合する概念フレームワークを提案する。グリーンウォッシングや選択的開示などの課題に対し、不正リスク評価やデジタル分析などの手法が有効であると論じる。AIやブロックチェーンなどの技術の役割も強調する。

Shi Yang, Polina Ellina, Kyriakos Christofi +2

本研究は、GRI 2021基準と中国の規制要件に基づき、農業化学産業特有のESG開示品質評価フレームワークを開発した。定性分析とAHPを用いて、3次元・14の一次指標・61の二次指標・350の三次指標からなる階層構造を構築し、Huazheng ESG評価との比較で有効性を検証した。±20%の重み変動分析により、フレームワークの安定性と識別力を確認した。

Lu Gong

本研究は、デジタルモニタリングとESG開示が農業炭素吸収源の資産化効率に与える影響を分析。典型的な農業地域のデータを用いて、高品質なモニタリングとESG開示が変換効率を有意に向上させることを実証。政策の不整合や市場の反応遅延が課題であると指摘し、農業環境情報システム統合の実践的枠組みを提供。低炭素農業とカーボンファイナンスの発展に貢献。

Ammar Ali Gull, Irfan Haider Shakri, Faizul Haque +1

本研究は、外部サステナビリティ保証とBig4保証がGHG排出に与える影響を、34カ国7,968社のデータを用いて分析。保証が排出削減と関連し、ステークホルダー志向や環境規制の緩い国、環境感受性の高い産業で効果が顕著であることを示す。エントロピーバランシングで選択バイアスを補正。