論文・プレプリント

Xiaoyu Yang, Liyong Yan, Haichao Zheng

本論文は、建物と環境の点群データセグメンテーションを活用し、コミュニティレベルでのカーボンオフセットを定量化する手法を提案する。点群から植生や建築物を抽出し、炭素貯蔵量・排出量を推定。地域の温室効果ガス管理に貢献する。

Xuejun Wang, Qibin Han

本論文は、BIM-CIMフレームワークにNSGA-IIとエネルギーシミュレーションを統合し、都市再生における低炭素意思決定を支援する手法を提案する。実験では、収束距離が165.40から50世代後に105.20に減少し、年間エネルギー消費量と炭素排出量に明確な相乗効果が確認された。この手法は、複数スケールのパラメータ生成と進化的探索を連携させ、データ駆動型の都市環境構成を実現する。

Demet Ozturk, Nuh Erdoğan, Reza Vatankhah Barenji +1

低圧配電ネットワークにおける低炭素技術（太陽光発電、EVなど）の統合可能性を評価するための動的知識グラフフレームワークを提案。ホスティング容量分析を効率化し、グリッドの計画運用を支援する。

Bin Li, Weilong Yang

本論文は、シンボリック回帰、強化学習、大規模言語モデルを組み合わせたAIフレームワークを開発し、低炭素建築材料の光熱性能最適化に適用した。都市微気候シミュレーションで検証し、表面温度調整や熱流束低減に顕著な改善を示した。計算効率も維持しながら、実時間適応性を実現した。

Cheng Feng, Fengqi You

本研究のデータセットは、既存水力発電所がデータセンターに対して確実な低炭素電源を供給できる可能性を示した論文を支えるものです。全球81地域のSWAT+モデル、LSTM-Transformerによる機械学習流量予測、4193ユニットの水力発電所データベースが含まれ、AIを用いた水力発電の柔軟性評価を可能にします。

Y Y Li, Yu Zhang, Xuanang Gui +3

この論文は、電力市場と炭素市場の連動取引において、ディープ強化学習と知識支援手法、条件付き生成対抗ネットワークを組み合わせたリスク管理フレームワークを提案する。物理市場モデルやルールベースの保護機構によりドメイン知識を注入し、危険回避型の学習アルゴリズムとリスク計測手法を開発。シミュレーションにより、高い収益性を維持しつつリスクを低減できることを示した。

João Felipe Freitag, Lucas Kovaleski, Cleomar Reginatto

本論文は地理情報処理とAIを統合し、気候変動下でのSDGs達成を支援する手法を提案する。具体的な成果は不明だが、AIを用いた環境・社会指標のモニタリングや予測が期待される。

Johnson O Abiola, Humbulani Simon Phuluwa, David Aborisade +3

本研究は、再生可能エネルギーマイクログリッドにおけるハイブリッド水素-バッテリー蓄電システムの最適管理に深層強化学習（DRL）を適用。Soft Actor-Critic（SAC）アルゴリズムを用いて、太陽光発電、バッテリー、水素チェーンの運用コストを2.0%削減し、電力遷移を平滑化した。オフグリッド商用施設の実データで検証。

Nathan Udoinyang, Reuben Daniel, Akarue Blessing Okiemute Okiemute +1

本研究は、ナイジェリアの農業・廃棄物発電システムにおけるAI導入の費用便益、エネルギー持続可能性、技術的影響を評価。522名の調査データを分析した結果、AI導入は中程度から高水準であり、業務効率と環境持続可能性を有意に向上させることが示された。一方、インフラ不足や専門知識不足などの課題も明らかになった。

Shilin Ou, Yifan Xu, Luyao Zhang

分散型エネルギー市場におけるAIエージェントの信頼性評価用ベンチマーク「SolarChain-Eval」を提案。物理制約とLLMによる監査層を組み込み、RLエージェントとLLM監査の性能を評価。ユーティリティと安全性のトレードオフを明らかにし、信頼性向上には物理制約と透明な介入記録が必要と結論。

May, Jacinta, De Matteis, Nicolas

本研究では、CO2還元触媒発見のための量子精度AIパイプラインClimateChem-QXを提案。従来のDFT計算の誤差（最大861 meV）に比べ、SQD+Krylov手法により0.006 meVの精度を達成。アクティブラーニングにより量子オラクル呼び出しを35%削減。触媒スクリーニングの精度ボトルネックがMLモデルではなく訓練データにあることを示す。

Mohammed Abdalghafoor, IJETRM Journal

本レビューは、AIを活用したエネルギー管理システム（EMS）が持続可能な脱炭素化にどのように貢献できるかを包括的に分析。機械学習、深層学習、強化学習、予測分析、デジタルツインなどの最新技術を概観し、リアルタイム最適化、需要予測、グリッドレジリエンス、排出削減の機会を提示。一方で、データ品質、サイバーセキュリティ、モデルの透明性、スケーラビリティ、規制遵守などの課題も指摘。説明可能なAI、エッジインテリジェンス、連合学習、政策枠組みなど今…

(著者不明)

この研究は、LSTM（Long Short-Term Memory）モデルを結合し、気候変動下の熱帯沿岸湿地におけるブルーカーボン貯留と水産資源動態を予測する手法を提案する。ブルーカーボンは気候変動緩和に重要であり、水産資源は地域経済に直結する。AI技術を環境管理に応用する好例である。

Soufiane El Khiam, Lampros Litos

本稿は製造業におけるスコープ3排出削減の業界視点を整理し、データ収集やサプライヤー連携の課題、AI技術による排出トラッキング最適化の可能性を論じる。実務的な課題とデジタルソリューションの接点を提示する。

Mahdi IBRAHIM, Fatima HARKOUSS, Pascal BIWOLE

気候変動下でネットゼロエネルギーを達成するための建物改修戦略に機械学習モデルを応用した研究。改修オプションの評価と最適化をデータ駆動で行う手法を提案し、将来の気候シナリオ下での有効性を示す。

Pattanaporn Chatjuthamard, Pandej Chintrakarn, P. Jiraporn

本論文は、Earnings Callのテキスト分析から得られた気候変動感情指標を用いて、企業の気候変動に対する楽観性の経時変化と独立取締役の影響を分析。楽観性は時間とともに上昇傾向にあり、独立取締役は当初楽観性を抑制するが、その効果は減少する。気候関連の企業コミュニケーションが戦略的・経済的考慮に基づくようになっていることを示唆。

Mohd Nadeem, Ankit Singh, Shreya Yadav +1

本論文は、AIを用いてカーボンフットプリントを評価し、グリーンAIライフサイクルを管理するフレームワークを提案する。持続可能なAIの実現に向けた方法論を提示している。

Yuliana Susilowati, Ayubella Anggraini Leksono, Elsa Rakhmi Dewi +5

マングローブはブルーカーボン生態系として重要だが、その動態把握は難しい。本研究はリモートセンシングとAIを統合し、インドネシア・スマラン沿岸のマングローブ変化と炭素貯留潜在性を解析した。AIによる画像分類と推定により、効率的なモニタリング手法を示した。

Salinas JVR, Calderon AD, Macayan JV +1

本レビューは、太陽光、風力、水力発電システムにおいて機械学習、深層学習、強化学習、ファジー論理などのAI技術がどのように応用されているかを統合的にまとめた。深層学習は最大50%の予測誤差削減を達成し、強化学習とハイブリッドモデルは適応制御とリアルタイム意思決定を可能にする。課題としてデータ可用性や計算コストを指摘し、説明可能AIやスケーラブルな展開の重要性を強調している。

Ding Q, Anandarajah G, McDowall W

本研究は、AIによる社会的センシングと高解像度エネルギーシステムモデリングを統合し、中国を事例に変動性再生可能エネルギー（VRE）の後悔の少ない導入経路を特定した。コスト最適のベースラインとは異なり、社会的選好を考慮すると資源豊富な西部への集中ではなく、空間的に分散した配置が望ましいことが示された。また、気候目標と系統安定性のバランスを取るには70～75%のVRE普及率が妥当な運転ウィンドウであると特定した。