論文・プレプリント

Bowei Zeng, J. Niu, Gefan Yang +4

気候変動と都市化により頻発する都市洪水を予測するため、物理則を組み込んだ深層学習フレームワークを開発。U-NetとBiLSTMに物理制約付き損失関数を導入し、統合勾配法で解釈性を確保。排水接合点が主要な予測因子であることを発見し、物理制約なしモデルでも同様の階層が確認された。

Gourav Kumar Rath, Jesús David G. Palencia, A. Dalai

本レビューは熱化学変換経路、特に水熱液化（HTL）に焦点を当て、バイオマス価値向上を包括的に評価。HTLによるバイオ原油とハイドロチャーの同時生成、アップグレード技術、及びAI/ML（Random Forest、XGBoost、ニューラルネットワーク等）の適用事例を分析し、バイオベース燃料生産の最適化手法を提示する。

C. Bhargava, Bhavya Tiwari, P. Bhatnagar +10

本論文では、XGBoostアルゴリズムを用いてCO2吸着容量を予測し、吸着剤の種類を分類する機械学習フレームワークを開発。活性炭、ゼオライト、MOFなど多様な材料のデータセットを構築し、95%の精度で吸着剤を識別。このツールは、工学的な材料選定とCO2回収システムの最適化を迅速化する。

Ke Ren, Weiyu Zhang, Haoxiang Chang +3

本論文は、炭素価格予測において、動的グラフを用いて市場参加者間の先行・遅延関係をモデル化し、不確実性区間を提供する手法を提案している。これにより、予測の精度と解釈可能性が向上する可能性がある。

Xin Cheng, Peisi Xu, Sylvie Van Damme

本研究では、ソーシャルメディアデータからテキスト（Jieba分かち書き・辞書マッチング）と画像（手動分類）を統合するフレームワークを開発し、中国成都の都市再生地区における自然に基づく解決策（NBS）の文化的生態系サービス（CES）を評価した。その結果、レクリエーション、インスピレーション、精神的価値が顕著であり、線状緑地やポケットパークが頻出するNBSタイプであることが示された。対応分析によりNBSとCES間の有意な関連も明らかになった…

ylm0216

このリポジトリは、カーボンクレジット取引市場における最適な取引戦略を強化学習を用いて学習するためのツールを提供する。v1.0.0は初期リリースであり、基盤となる環境とエージェントモデルを含む。

Arda Aktaş, Miguel Poblete-Cazenave

この研究は、インドの住宅用エネルギー技術が健康・経済に与える不均一な効果を因果森林法で推定し、気候政策とクリーン燃料への完全移行を組み合わせることで、特に社会的に不利な層に大きな利益がもたらされることを示した。現在の政策では削減効果は限定的だが、より厳格な気候政策と住宅部門のクリーン化を同時に実施することで、経済的利益の規模と分配が大幅に改善される。

Tufail Muhammad, Rubab Hafeez, Waqas Bin Khidmat +5

本論文は、仮説駆動型の責任あるAIフレームワークを提案し、RuleFitを用いた解釈可能なESG予測を実現する。ESGスコアリングの透明性を高める手法を提示している。

Yulong Geng, Qi Li, Aobo Guo +3

本研究は、BBE加重正例未学習フレームワークを用いて、中国の露天鉱山における太陽光発電の開発可能性と展開適性を評価・予測する手法を提案する。再生可能エネルギー導入のための鉱山跡地活用に資する。

Bo Zhang, Xiao‐Min Zou, Xin Wen +4

本レビューは、リチウムイオンおよびナトリウムイオン電池のサイクル寿命予測における機械学習（ML）手法の応用を包括的にまとめた。教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習、深層学習などのアルゴリズムの原理と性能を比較し、EVや再生可能エネルギー貯蔵におけるバッテリー最適化、安全性向上、二次利用の可能性を示す。低炭素移行の加速に貢献する。

R. F. Ghanim, rd Murad, Ali Ahmad Al-Zaqeba

この研究は、AIが企業の持続可能性、特に会計とESGにどのように役立つかを過去の文献から体系的にレビュー。AIは透明性向上や財務報告の信頼性向上に貢献する一方、実装コストや組織の準備態勢の違いなど課題も指摘。研究のギャップを特定し、今後の研究の方向性を示した。

L L Sumbu, F G Chong, D B Enggong +8

Heart2Miss研究では、AI搭載の携帯型超音波診断装置と遠隔医療を活用した分散型トリアージ経路が、従来の専門病院経路と比較して患者移動距離とCO2排出量を有意に削減することを示した。716名の糖尿病患者のデータ分析により、分散型経路では移動距離中央値14.0km（2.89kgCO2e）で、従来経路の32.0km（5.37kgCO2e）より大幅に低減した。特に77.4%の患者が初回トリアージで正常と診断され、専門病院への不要な移動を…

Riddhi Mazumdar, Debashish Sakunia, Prof. Biswajita Parida

本稿は、消費者のカーボンフットプリント感度（CFS）に基づくセグメンテーション手法「EcoPersona AI」を提案する。ISO 14067準拠の製品CFPと行動シグナルを組み合わせ、適応型ペルソナを生成し、マーケティング戦略を最適化する。行動科学理論（VBN、TPB、CLT）を統合し、持続可能性データの理解と信頼を高める実践的フレームワークを提供する。

Hongzhi Lu, Hongxue Lu

このスコーピングレビューは、環境管理におけるAIの利点（リアルタイム監視、LCA最適化）と欠点（計算エネルギー、電子廃棄物）を体系的に検討。AI導入には炭素会計プロトコルと規制が必要と結論。

Sampada G. Kulkarni, S. Harshitha, Asish Kumar Yeleti +4

本論文は、クイックコマース向けにAIを活用したサステナビリティ評価システム「GreenScore」を提案する。ISO14040/44準拠のLCAに基づき、炭素排出、水使用、包装、輸送、季節調達の5指標で製品をスコアリング。消費者向けには代替製品推奨、製造業者向けにはグリーンプレミアム分析と投資最適化を提供する。

Brett Duane, Paul Ashley, James Larkin

本研究は、ChatGPTを活用して歯科医院向けの簡易炭素足跡計算機を開発し、プロンプト戦略の違いが推定精度と改善提案に与える影響を検証した。構造化プロンプトにより信頼性の高い結果が得られ、非専門家でも環境データへのアクセスが向上する可能性を示した。ただし、誤情報や地域一般化のリスクも指摘されている。

Quang Minh Nguyen, Xinglin Li

本研究は、米国上場企業の2001～2023年のパネルデータを用いて、生物多様性リスクへのエクスポージャーが企業業績に与える影響を検証。Giglioら（2023）の10-K報告書のテキスト分析に基づく負の生物多様性スコアを物理的リスクの代理変数として使用。固定効果回帰では、高いリスクがROAなどの会計ベースの業績を有意に低下させる一方、トービンのQへの影響は有意でないことを発見。

A. Mikhaylov, S. Barykin, D. Dinets +9

本論文は、最適化されたGrokアルゴリズムを用いて時系列分析の精度を向上させ、気候変動の動態を理解する手法を提案する。沿岸洪水リスクの多期間予測に適用し、適応計画のための資源配分や避難計画の最適化を図る。AIにより気候変動の監視・評価・管理能力を拡大する。

Haylee Massaro

本稿は、学校における生成AI（GenAI）導入に伴う環境・気候影響（データセンターの電力・水消費、炭素排出）に注目し、気候説明責任を教育AIガバナンスに組み込む必要性を論じる。気候情報開示、持続可能な調達基準、子ども中心の環境影響評価を政府および多国間機関が導入すべきと提言する。

Qi Cheng, Licheng Liu, Yao Zhang +3

農業生態系からの温室効果ガス排出の正確な定量化は重要だが難しい。この研究では、物理モデルシミュレーションと実観測を統合した初の時空間ベンチマークデータセット「AgroFlux」を構築し、LSTM、CNN、Transformerなどの深層学習モデルで炭素・窒素フラックス予測を評価した。転移学習によりシミュレーションデータの有効性も確認。AI駆動の農業生態系モデル開発に貢献。