論文・プレプリント

Tianli Huang, Grace T. R. Lin

中国の炭素排出権（CEA）市場向けに、解釈可能な分位時系列ネットワーク（IQTN）を提案。特徴量ゲーティング、因果的畳み込みエンコーダ、非交差分位出力層を統合し、多期間のVaR・CVaRを予測。95%VaRピンボール損失で比較手法を上回り、解釈性分析によりボラティリティや流動性が主要リスク因子と判明。短期市場情報への感応性が高いことを示し、早期警戒システムとして有効。

Alick Andrew Sakala, Yu Chen

ブロックチェーンのGHGモニタリングにおけるスケーラビリティ問題を、強化学習（DQN）による動的コンセンサス最適化で解決。West Africaの気候連合を想定した400バリデータで、PBFT比10.8倍のスループットを達成。AIを使ってブロックチェーンの性能とGHGアラートのタイムリー性を同時最適化する新手法。

J J Liu

本研究は2011年から2022年の中国281都市のパネルデータを用い、ダブル機械学習と空間ダービンモデルによりデジタル経済が都市のグリーンエネルギー効率に与える影響を分析した。結果、デジタル経済はグリーン技術革新、グリーンファイナンス、産業高度化を通じて効率を向上させ、イノベーション要素の流動性が重要な媒介効果を持つことを発見。また、近隣都市への正の空間波及効果も確認され、地域間協調の重要性を示した。

Qing Liu

本論文は、製品ライフサイクル全体の炭素排出を最小化するため、マルチエージェント強化学習（MADDG-ICS）を提案。データ前処理にPCAを用い、学習安定性を向上。提案手法は模擬環境で24%の排出削減を達成し、MAE 4.6 kg CO2-eq等の精度を示した。

Inchara R, Madhu M. Nayak

本論文では、ユーザーの活動ログとIoTセンサー（ESP32）からのリアルタイムデータを統合したカーボンフットプリント予測・推奨システム「CarbonIQ」を提案する。ランダムフォレスト回帰モデルとセンサーフュージョン機構により炭素排出量を予測し、生成AIが個別最適化された削減推奨を提供する。実験結果から、予測精度と行動促進効果が確認された。

Khushi Jatolia

本論文は、AIと機械学習を用いて炭素排出量の追跡、分析、予測を行うWebアプリケーション「Smart Carbon Tracker」を提案する。Reactフロントエンド、Node.jsバックエンド、MongoDBデータベース、PythonベースのAIモジュールを組み合わせ、ユーザーの環境影響モニタリングを支援する。

Heyuan Wang

本リポジトリは、陸域炭素吸収源の120年間の多規模変化を再構築するグローバルな時空間AIシステム「Carbon Mind」を実装する。関連論文の全解析と可視化コードを含む。

Yanhua Zhang, Gongguo Wu, Chujun Zou +4

この研究は、熱帯沿岸湿地におけるブルーカーボンストックと漁業資源の双方向関係を予測する初の結合LSTMモデルを開発した。広東省と海南島の15地点で2018年から2025年までの観測データを用い、高い予測精度（R²=0.93、0.89）を達成。温暖化シナリオではブルーカーボンが7.2%、漁獲量が11.4%減少すると予測した。

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…