論文・プレプリント

Ali Asghar Firoozi, Ali Asghar Firoozi, Ali Asghar Firoozi +1

本論文は、エネルギー地盤工学にAIとIoTを統合し、強靭で低炭素なインフラを実現する経路を探る。具体的な成果は不明だが、AI技術を活用したエネルギー地盤工学の新たな方向性を示唆している。

Guanghan Song, Xuejiao Miao, Yujie Lu

本論文は、低炭素建設の最適化を目的として、セマンティックオントロジーとハイブリッドインテリジェンスを組み合わせたフレームワークを提案する。AI技術を活用し、建設プロセスにおける炭素排出削減を効率的に実現する手法を示している。

Bingbing Guo, Yujie Jiao, Fengling Zhang +3

本研究では、圧縮強度と塩化物イオン拡散係数を制約条件とし、炭素排出量とコストを最小化する多目的最適化フレームワークを提案。深層ニューラルネットワークとテキスト拡張深層学習モデルを用いて各指標を予測し、NSGA-IIとTOPSISで最適解を得た。低炭素原料を使用した場合、炭素排出量20.35%、コスト12.18%削減を達成。香港-珠海-マカオ大橋の実ケースではそれぞれ17.34%、3.00%削減を示した。

Joanna Rosak-Szyrocka

Scopusデータベースから765件の文献を収集し、ビブリオメトリクス分析によりESG報告におけるAIの役割を調査。キーワード共起分析、Ishikawa図、Pareto-Lorenz分析を用いて主要テーマと集中度を明らかにし、機械学習と自然言語処理が非構造化データ分析に重要であることを示した。規制圧力とステークホルダー期待がAI導入の主な推進力であり、AIを中核とするESG報告の概念モデルを提案する。

(著者不明)

本論文は、機械学習を用いて中国農業の純炭素吸収量を予測するモデルを構築し、その駆動要因を分析した。多様なデータソースを統合し、農業活動からの炭素吸収・排出を推定。結果は農業慣行の最適化による炭素吸収促進・排出削減に示唆を与える。

Mahmood Mazin Ali Mahmood, Keng Wai Chan

本系統的レビューは、2012年から2025年までの41の研究を分析し、機械学習、IoT、BIMを統合した再エネ技術の有効性を評価。太陽光発電による電気代35～64%削減、ML予測モデルでR2=0.989の精度を報告。実時間センサー統合や多気候データセットの不足などの研究ギャップを指摘し、ネットゼロエネルギー建築への道筋を示す。

Yadav A.

ANN（人工ニューラルネットワーク）とファジーISMを組み合わせ、製造サプライチェーンにおけるネットゼロ排出導入のドライバーを評価する。AI×ESG領域の研究。

Chao Wu, Michael L. Goulden, James T. Randerson +9

本研究は、衛星データ、攪乱モデル、機械学習を用いて、気候変動下での森林炭素貯蔵の長期的な逆転確率を初めて空間明示的にマッピングした。北米針葉樹林、熱帯雨林、アジアの亜熱帯乾燥林が最もリスクが高く、100年間の逆転確率は31-42%である。森林ベースの気候ソリューションの効果を最大化し、炭素クレジットのバッファープール設計に貢献する。

Qi Li, Ying Zhang, Hao Li +2

超高圧電力網の建設に伴う環境リスクとLULUCF由来の炭素排出を動的に評価するため、HST時空間グラフニューラルネットワークを提案。UAVハイパースペクトルリモートセンシング、IoT機械テレメトリ、環境センサーを統合し、不均一グラフとして再構成。リスク予測精度94.2%を達成し、静的評価に比べ総排出量が約13.7%過小評価されることを実証。

Hakpyeong Kim, Jun‐Ki Choi, Taehoon Hong

本研究では、グラフニューラルネットワークを用いた産業連関分析により、建設サプライチェーン全体のカーボンフットプリントを推定する手法を提案する。従来の産業連関法をAIで拡張し、間接排出（Scope3）の可視化精度向上を目指す。

Vaishali Hirlekar, Balajee Maram

本論文は、ブルーカーボン市場の透明性向上のため、機械学習による炭素推定とブロックチェーン技術を統合したデジタルMRV（監視・報告・検証）フレームワークを提案する。これにより、炭素クレジットの信頼性と追跡可能性が向上する。

Mohammed Saber Eltohamy, Mahmoud A. Hassanin, Nabila A. Khodeir +6

本論文は、低炭素電力システムと電動モビリティの相互接続において人工知能が果たす役割を、中国とエジプトを比較しながらレビューする。AI技術によるエネルギーネットワークの最適化やEV統合の事例を分析し、両国の政策・技術的進展を概観する。

Abhishek N. Srivastava, Arun Krishna Vuppaladadiyam, Rakhi Punnadan Koroth +8

本レビューは、AI技術を活用した循環経済（CE）が廃棄物管理を変革し、温室効果ガス排出削減と資源回収を促進することを示す。マイクロ・メソ・マクロの3層フレームワークを提案し、埋立地から持続可能なシステムへの転換を目指す。CE実装の課題も包括的に議論。

Xuandong Zhang, Yankui Su, Jinjiang Li +1

本研究は、デジタルトレースデータ（携帯電話信号、POIチェックイン、交通データなど）を用いて低炭素都市化を予測する手法を提案。時空間グラフ畳み込みネットワークとLSTMを組み合わせたハイブリッドモデルを構築し、従来手法では捉えられなかった炭素排出要因を特定。ソーシャルメディアのデータが低炭素ガバナンスの先行指標となる可能性を示した。

S. Kong

本研究は、韓国のスマート農業組織におけるデジタル変革がガバナンスの透明性向上と汚職リスク低減にどのように寄与するかを検討する。AI、IoT、ブロックチェーンなどの技術を活用したデータ駆動型意思決定と改ざん防止トレーサビリティシステムが、伝統的な農業組織の閉鎖性と情報非対称性の問題を軽減するメカニズムを分析。2025年以降のカーボンニュートラル政策とESG経営要件の文脈で、デジタルプラットフォームがグリーンな組織アイデンティティと腐敗への…

Subhodeep Mukherjee, Ruchi Sharma, Rashmiranjan Panigrahi +1

本論文は、循環型サプライチェーン（CSC）におけるデジタル技術（IoT、ブロックチェーン、AI、ビッグデータ）の有効性を系統的レビューにより評価。4つのテーマ（デジタル技術の活用、主要産業、SDGsとの関連、パフォーマンス効果）を抽出し、トレーサビリティや資源効率の向上、ステークホルダー連携の促進を確認。製造業や電子機器産業での実践が先行。政策立案者や実務者にデジタル戦略とSDGs達成の統合に向けた示唆を提供。

Tingting Li, Ziming Zhao, Zhaoxuan Li +2

本論文は、ウェブサービスにおける大規模言語モデル（LLM）のクエリルーティングにおいて、カーボンフットプリントを最小化しつつ公平性を保つ手法を提案する。これにより、AIサービスの環境負荷低減と持続可能性に貢献する。

明辉 李

大学の炭素排出モニタリングの課題に対し、デジタルツインとIoTを統合したリアルタイム認識・動的最適化フレームワークを提案。強化学習を用いた最適化アルゴリズムにより、エネルギー効率と資源利用を改善。カーボンフットプリントの帰属分析と責任配分フレームワークも提供し、閉ループカーボン管理メカニズムを設計した。

Jun-Hye Baek, Jae Min Lee, Dong‐Seong Kim

本論文は、AIとブロックチェーンを組み合わせた個人の炭素削減活動認証フレームワークを提案。画像分析によるエコ活動の検証と、結果の改ざん防止を実現。実験により実現可能性を確認し、信頼性とスケーラビリティを示した。

Jasmine Selvakumari Jeya Israel, Aldrin Joan Pandian William, Pradeep Kumar Mishra +1

本研究は、Bi-LSTMを用いて鉄鋼、セメント、アルミニウム産業の排出予測、カーボンオフセット配分、グリーンファンド活用を最適化する手法を提案。Bi-LSTMは2050年までの長期予測で高い性能を示し、グリーン技術導入率や炭素回収効率などの変数が持続可能性に与える影響を明らかにした。MLの統合により透明性が向上し、データ駆動型の持続可能性フレームワーク構築を支援する。