論文・プレプリント

(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。

Venios, Stefanos, Velmachos, Thodoris, Georgiadis, Panagiotis +2

本レポートは、農場向けエネルギー管理システム「HarvRESt」のクラウドプラットフォームとダッシュボードの開発を報告する。AIモデル（LightGBM、XGBoost）を用いてPV発電、風力発電、需要予測、バイオガス推定、バッテリー柔軟性シミュレーションを実行し、自己消費最大化エンジンにより運用計画とKPI（自己消費率、CO2回避量など）を提供する。3つの実証サイトで有効性を確認した。

Alshahmy S.

本論文は、サステナブルファイナンス手段（グリーンボンド、サステナビリティ・リンク・ローン等）の発行とモニタリングにおける人工知能（AI）の活用可能性を検討する。AIにより発行プロセスの効率化やESG指標の追跡・検証が向上し、グリーンウォッシング防止にも寄与する。金融機関や規制当局にとって実践的な知見を提供する。

Onur Sevli

本論文は、機械学習モデルの学習時のカーボンフットプリントを分類するためのベンチマークデータセット（1,000レコード、12特徴量、3クラス均衡）を提供する。Green AI文献の排出式に基づき、対数空間でガウスノイズを加えて実際の報告不確実性を模倣し、分位点閾値でLow/Medium/Highに分類している。

Talemwa Byomutonzi Johansen, Mwema Felix Mwema, Silas Mirau +1

本研究は、回帰、時系列、機械学習を統合したハイブリッドフレームワークを提案し、タンザニアの土地利用に伴うCO2排出量の分析を行った。ランダムフォレストやXGBoostが高い予測精度を示す一方、結果はモデル構造や仮定に依存することに注意が必要。シナリオ分析では、農地から森林への転換が排出削減に有効であることが示唆された。

Shadfar Davoodi, Mohammad Moosazadeh, Geovanny Branchiny Imasuly +3

本レビューは、地下CCUSシステムにおける説明可能なAI（XAI）の応用を包括的に概説する。XAIは複雑な地下プロセスの解釈可能性を向上させ、CCUSの安全性と効率性を高める。この分野の研究動向と将来展望を提供する。

G Li, Hongxin Guo, Jian Kang +5

本論文（正誤表）は、都市ブロック内のマルチスケール空間形態を機械学習で最適化し、低炭素性能を向上させる設計支援フレームワークを提案する。建築形態とエネルギー消費の関係を解析し、設計段階での炭素排出削減に寄与する。

Nivetha Martin, Rajkumar S, Said Broumi

本研究は、電気自動車（BEV）用Liイオン電池の選択において、ニュートロソフィックMCDM手法とAI（ランダムフォレスト、SHAP）を統合したフレームワークを提案。従来の単純な加重和法に代わり、複数のMCDM法で基準重みとランキングを決定し、一貫性を検証。製造業者の意思決定を支援し、カーボンニュートラル達成に貢献する。

Sejal Jain, Pranav Singh, Sachin kushwaha +1

本論文では、個人の二酸化炭素排出量を監視・削減するためのAI駆動プラットフォームCarbonLensを提案する。React.js、Node.js、Express.js、MongoDB、Ollamaベースの大規模言語モデル（LLM）を統合し、ユーザーの日常活動（交通、エネルギー消費、食習慣など）から排出量を自動推定する。インタラクティブなダッシュボードでリアルタイム可視化、カーボンスコア、週間トレンド、カテゴリ別分析を提供し、持続可能な行…

Jiapeng Dai

本研究は、グローバル・バリューチェーンへの前方統合がエネルギー貧困に与える影響を、ガバナンスが調整することを検証。2005-2022年の57カ国のパネルデータと二重機械学習等の手法を用い、ガバナンスが弱い国では統合が貧困を悪化させ、強い国では中立化することを発見。約11億人を抱える11の脆弱国では、ガバナンス向上が統合を変えずに貧困を軽減できると示す。

Hasitha Priyashantha, Imasha S. Jayathissa, Janak K. Vidanarachchi +3

本論文は、南アジアの畜産システムにおける気候変動適応と緩和戦略を統合的にレビュー。AIやセンサーを活用した精密畜産、伝統的知識、政策提言を包含。ケーススタディと地域協力の枠組みを提示。

Petteri Siitonen, Samuli Honkapuro, Salla Annala +1

本研究は、2022年のエネルギー危機前後におけるフィンランド消費者のエネルギー技術と行動に対する意識と態度の変化を、BERTを用いた機械学習ベースの感情分析とテーマ分析により調査した。結果、危機により意識は高まったが感情は悪化し、意識の変化は一時的で感情の変化は長期化することが示唆された。これらの知見は、危機時のエネルギー移行に関する世論形成の理解を深める。

Erokhin, D.

YouTube上のESG報告に関する553本の動画と5060件のコメントを分析。動画はESG報告を支持する傾向があるが、視聴者のコメントはグリーンウォッシングや政治化への懸念など多様な立場を示す。動画と視聴者の感情の相関は低く、外部要因の影響が示唆される。実用的な洞察を提供。