論文・プレプリント

Yu Qiao, Xinwen Deng, Xiaoying Huang +7

本研究は、都市部のラストマイル物流におけるUAVとUGVの協調配送フレームワークを提案し、効率・安全性・低炭素性を考慮した多目的最適化モデルを構築した。HTML5 CanvasとThree.jsを用いた可視化シミュレーションプラットフォームを開発し、動的経路再計画と障害物回避を統合。シミュレーションでは、トラック配送と比較して総運用時間を33.9%削減し、UAV単独と比較して走行距離を24.3%削減、単位炭素排出強度を96.4%削減する…

Олег Ивченко, Iryna Ivchenko

本論文は、分散モデルの実行時における炭素排出をリアルタイムで監視するオブザーバビリティ手法を提案する。エネルギー消費と炭素フットプリントを可視化することで、AIシステムの環境負荷を削減するための実践的な洞察を提供する。

K. Zhou, Y. H. Cao, H. Yang

本研究は、2010年から2023年の上海・深センA株上場企業データを用い、ベンチャーキャピタル(VC)が企業の炭素パフォーマンスに与える影響を二方向固定効果モデルで分析。VCは資金調達制約の緩和と技術革新の促進を通じて炭素パフォーマンスを向上させ、その効果は経営者能力や金融規制の強度によって異なる。非国有企業、東部地域、高汚染企業で効果が顕著。

Vu Thi Hoai Thu, Dang Thi Kieu Oanh, Trieu Anh Ngoc

本研究は、GEDI LiDAR、Sentinel-1/2、SRTM、機械学習を統合し、ベトナム中部クアダイ河口域の地上部ブルーカーボン量を高精度に推定した。ランダムフォレストが最良で、平均AGC 13.659 Mg C/ha、総量109,472 Mg Cを算出。マングローブと河岸沖積帯に高炭素ホットスポットを特定し、生態系サービス評価やMRVシステムへの応用可能性を示した。

Qiusheng Gao, Meichen Yao, Liang Duan

本論文は、既存下水処理場の低炭素改修において、AIによる微調整運転と動的現地改修を組み合わせた新しいパラダイムを提案する。AIを活用して運転を最適化し、エネルギー消費と温室効果ガス排出を削減する。このアプローチは、従来の大規模改修に比べてコストと中断を抑えつつ、脱炭素効果を高める可能性がある。

Fahrettin Pala, Emine Kaya, Esra Nur Akpınar +3

本研究は、2002〜2019年の50か国のパネルデータを用いて、AI、再生可能エネルギー技術革新（RETI）、規制の質（RQ）が低炭素エネルギー転換に与える影響を所得グループ別に分析。AIは全所得層で転換を促進する一方、RQは高所得国で阻害、中低所得国で促進。RETIは高所得国でのみ効果的。

Xiaojie Lin, Jian Li, Rui Jing +4

本論文は、カーボンニュートラル目標に向けたエネルギーシステムの変革におけるAIの役割を概説する。データ駆動予測、物理情報学習、強化学習、デジタルツインなどのAI技術が、再生可能エネルギーの予測・統合、電熱ガス水素の協調運用、炭素会計・排出監視にどう貢献するかを示す。将来の課題としてデータ共有、モデル汎化、サイバーセキュリティ、プライバシー保護、工学的検証を挙げる。

Jiachen Shen, Jian Shi, Hui Zhong +3

本論文は、機構誘導グラフ学習を用いて、相互接続された欧州電力市場における炭素国境政策（CBAM等）の影響を評価する。AI手法と気候政策評価を融合し、政策の波及効果を定量的に分析する。

Kollia M

AIデータセンターの持続可能性評価を消費後から消費前に移すZEROフレームワークを提案。ハードな許容制約、ワークロード特性評価、地域資源状態評価、連邦比較、継続条件、監査可能な証拠を組み合わせ、実行前に多資源決定を要求する。合成ケーススタディで低炭素だが水クリティカルな施設を除外し、低影響の代替案を選択する論理を示す。

Zhang Q, Sheng S, Liu T

地理分散型AI推論の資源配分を、サービス維持を優先しつつ炭素と水のトレードオフを可視化する二段階辞書式フレームワークを提案。実トレースで26,392リクエストを解析し、水制約が炭素排出に与える影響を定量化。再現可能なベンチマークと資源管理インターフェースを提供。

C D, VISMAYA, V P, ANAMIKA, JURIYA, FATHIMA +2

データセンターの廃熱回収にAIとIoTを統合したフレームワークを提案。センサーで運用データを監視し、ランダムフォレスト回帰で将来の熱発生を予測、最適な熱利用先を推奨する。エネルギー効率向上、冷却コスト削減、炭素排出削減を目指す。

Yao, Huaying

本再現パッケージは、EU取引ログと米EPA GHGRPの強制検証排出量データを用いて企業の気候目標主張を監査する手法を提供する。公開データのみを使用し、1,779件の主張を6段階で判定、クラスタリング水準による推定値の感応性を文書化。再現パイプラインにより全結果を自動生成する。

Dariusz Sala, Alla Polyanska, Vladyslaw Psyuk

本論文は、146件の文献の書誌計量分析により、エネルギー転換研究が技術中心から気候変動・再生可能エネルギー・政策へと進化したことを示す。さらに、デジタルツイン指向の技術経済意思決定支援フレームワーク（DTOTEDSF）を提案し、セメント産業の4つのCCSケーススタディに適用して実用性を実証した。

Chethan K Murthy, Prateek Verma, Subhash Mondal

本論文は、CSRDやBRSRなどの規制に対応するため、プライバシー保護型のローカルRAGシステムを用いたエージェント型AI ESGコンサルタントを提案する。反復検証と負の制約メカニズムにより、企業開示と法規制のギャップ分析を自動化し、業界特異性と引用トレーサビリティで有意な改善を示した。RAGAS評価で忠実度0.92を達成し、コンシューマー向けハードウェアで動作する。

Yutong Shen, Wang Yang, Yue Shen

CogDeBiasは、LLMとMLを統合し、企業の年次報告書における認知バイアス（確証バイアス、サンクコスト誤謬など6種）を自動検出・緩和する多言語フレームワーク。中英1,200社の年次報告書からなるバイリンガルコーパスを構築し、ハイブリッドアーキテクチャ（XLM-RoBERTa、Llama-3-70B、XGBoost）でF1=0.82を達成。専門家による完全手動ラベル付きサブセットでもF1=0.81を維持し、モデル間一致のアーティファ…

Maria Luiza Xavier de Holanda Cavalcanti, Lúcio Câmara e Silva, Luciano Costa +3

本論文は、風力エネルギー分野におけるAI技術の応用に関する系統的レビューであり、2015年から2026年までの400件の実験論文を分析。RNN/LSTMからAttention機構・Transformerへのパラダイムシフトを明らかにし、基盤モデルや説明可能AI（XAI）の重要性を指摘。風力発電予測の精度向上と実装課題を整理し、再生可能エネルギー統合への示唆を提供する。

Antans Sauhats, Diāna Žalostība, Roman Petrichenko +4

本論文は、電力システムの長期的な移行計画における計算負荷を軽減するため、人工ニューラルネットワーク（ANN）を用いたサロゲートモデリングフレームワークを提案する。確率的シナリオ生成と詳細シミュレーションを組み合わせ、ANNで近似することで、多数のシナリオを高速に評価可能にする。ケーススタディにより、不確実性分析や多シナリオ評価の効率性が実証された。

Sejan, Sajid Hassan, Apu, Arman Hossain

米国連邦政府の物品調達契約（FY2015-FY2024）について、NAICS-6商品別・月次の内包GHG排出量データセットを構築。契約義務額2.77兆ドル、排出量486.9 MtCO2eをカバーし、EPA排出係数と完全一致で結合。検証も厳格で、Scope3算定や調達の脱炭素化に活用可能。

Ma Y.

本研究は、解釈可能な機械学習を用いて重汚染企業のグリーンウォッシュ行為を識別し、その多次元的な駆動メカニズムを解明する。企業のESG開示や行動データを分析し、グリーンウォッシュの兆候を高精度で検出するモデルを構築する。さらに、SHAP等の手法で要因を解釈し、企業特性や外部圧力がグリーンウォッシュに与える影響を明らかにする。

Usama Aslam, Vikram Kumar, Muhammad Ahsan Niazi +1

本論文は、仮想発電所（VPP）の市場参加における価格変動と運用不確実性に対処するため、グラフ構造深層学習と確率最適化を統合したフレームワークGraph-Xを提案する。入札を価格・数量グラフとして表現し、スパースグラフ畳み込みや時間畳み込みを用いて市場清算行動をモデル化する。予測はスペクトルリスク尺度に基づく確率的入札モデルに統合され、ISOニューイングランドの実データでMAE 1.81 $/MWh、R2 0.944を達成し、利益を18.…