論文・プレプリント

Yang M.

本論文は、電動車両分野におけるデータマイニング技術の活用がネットゼロ排出目標の達成にどう貢献し得るかを論じる。EVのエネルギー管理や充電インフラ、ライフサイクル排出の最適化におけるデータ解析の課題と機会を整理し、データ駆動型の脱炭素戦略の可能性を示す。

Schimanski T.

本データセットは、企業の気候関連開示から関連情報を検索・抽出する情報検索システムの性能評価を目的としたベンチマークです。TCFDやISSB準拠の開示文書を対象に、質問応答やパッセージ検索の評価を可能にし、NLP技術の進展を促します。

Liu Q.

本論文は、AI駆動のデジタルツイン技術を用いて空港のエネルギー消費を最適化し、ネットゼロ目標達成を目指すケーススタディを提示している。AIとシミュレーションを組み合わせることで、運用効率向上と炭素排出削減の可能性を示す。

Mishra L.

本論文は、ESG説明責任を簡素化するための文書質問応答（DocQA）システムを提案する。ユーザーはESG関連文書に対して自然言語で質問し、正確な回答を得ることができる。これにより、ESG報告やコンプライアンスの効率が向上する。

Kaushik P.

本論文は、AIとHPCを活用してグリーンファイナンスの効率性を向上させる手法を探る。具体的な応用として、ESG評価の自動化、炭素会計の高速化、グリーンボンドの選別などが想定される。アブストラクトがないため詳細は不明だが、タイトルからAI×GXの核心領域と判断できる。

Peixoto E.

本論文は、AI駆動のバリューチェーンにおけるESG指標の透明性を高めるための監視・報告アーキテクチャを提案する。このアーキテクチャは、サプライチェーン全体でのデータ収集と分析を自動化し、ステークホルダーへの報告を容易にする。AI技術を活用することで、より正確でリアルタイムなESG情報の提供が可能となる。

Nguyen V.

本論文は、ESG領域に特化した質問応答システムのための埋め込み表現学習手法を提案する。検索拡張生成(RAG)フレームワークを用いて、ESG関連文書から正確な回答を抽出するためのドメイン適応型埋め込みを学習する。これにより、ESG開示情報の分析や投資判断支援への応用が期待される。

Shimei Li, Yuqing Li, Jinman Luo +1

強化学習を用いて電炭結合システムの炭素排出を動的最適化する戦略を提案。リアルタイムで排出削減を実現し、従来方式より効率的。システムの環境負荷低減に貢献する。

Mahantesh.H.M, Mandeep Narang, R.Padmapriya +3

本論文は、スマートシティ向けに認知AI、ニューロシンボリック推論、デジタルツイン、ブロックチェーンを統合した「GreenSynapse」フレームワークを提案。強化学習エージェントとシンボリック推論によりエネルギー・モビリティ・廃棄物・環境を適応制御し、リアルタイムの持続可能性目標達成を目指す。シミュレーションと実証では、エネルギー最大27%削減、カーボンフットプリント25%以上削減、意思決定精度94.6%を達成した。

M. Raslan, M. Mostafa, Ahmed S. Abdellah +2

本論文は、NILM（非侵入型負荷モニタリング）を用いたデマンドサイドマネジメント戦略を提案し、グリーン水素マイクログリッドのコスト最適化を図る。REDDデータセットから遅延可能家電（食洗機、洗濯機）を識別し、太陽光発電時間帯にシフトすることで、ピーク需要を約6%削減、燃料電池容量を16.7%低減、LCOEを11.6%改善した。エジプト・アレクサンドリアの地中海性気候を想定した年間シミュレーションで有効性を確認。

Twinamatsiko E.

機械学習を用いてESG要素を投資意思決定に組み込む手法を提案。持続可能な投資のためのフレームワークを構築し、責任ある投資判断を支援する。

Poorvika N.

本論文は、ネットゼロ資産の予知保全にAIデジタルツインとゼロトラストセキュリティを統合するフレームワークを提案する。グリッド信頼性向上と再生可能エネルギー資産の運用最適化を目指す。

Leong W.Y.

本研究はAI技術を用いて再生可能エネルギーの最適配置と運用を実現し、温室効果ガス排出削減のための経路を提案する。機械学習モデルによりエネルギー需給を予測し、コスト効率の高い脱炭素戦略を策定する。

Leng J.

本論文は、メキシコ湾岸の枯渇油ガス貯留層を対象としたCO2地中貯留サイト選定に、データ解析と機械学習を適用する手法を提案。脱炭素社会実現に向けたCCUSの効率的な展開に貢献し、AI技術の活用により評価の精度と迅速性を向上させる。

Meng-Sian Chen, Jing Wang, Mengfei Peng

仮想発電所（VPP）の計画・運用において、経済性と低炭素性の両立を図るため、NSGA-IIアルゴリズムを用いたバイオブジェクト最適化モデルを提案。風力・太陽光・蓄電池・ガス発電機を含むVPPを対象に、総コスト最小化と炭素排出最小化のトレードオフを解析。ケーススタディにより、適切な重み設定で両立可能な構成案が得られることを実証。

Aryaman Ahuja, Aryan Dutta

本論文は、極端な気候条件における炭素回収・貯留（CCS）にAI強化デジタルツインを適用する手法を提案し、バーレーンを事例として検証している。デジタルツイン技術とAIの組み合わせにより、厳しい環境下でのCCS運用最適化を図る。

Yun-Kae Kiang, King H. Lam

本論文は、気候シナリオ分析をマルチエージェントシステムとして捉え、IFRS S2/TCFD報告に対応する手法ReGMSを提案。検索型エージェントが公開シナリオを取得し、設計・定量化・コンプライアンス検証の各エージェントが協調してシナリオを構築する。NGFS経路とNASA気候データを用いた実験で、内部一貫性と基準適合性を確認した。

Xiaoqian Liu, Gazi Md. Nurul Islam, Xuelian Bai

本論文は、風力・太陽光発電所の大規模運転データ（8億件超）を統合し、AI時系列モデルとゲーム理論加重TOPSIS法を組み合わせた動的信用評価システムを開発。従来の専門家スコアリングに比べリスク識別精度が約40%向上し、承認時間を約半分に短縮。さらに「データ強化信用＋多様な融資＋リスク軽減」メカニズムを設計し、金利を従来比120～150ベーシスポイント低減。肇慶市でのパイロットでは156企業のデジタルカーボン口座を構築し、データ収集から金…

D. Anjaneyalu, M. V. Subramanyam, A. K. N. Rani +3

本論文は、ESG債発行が企業の信用格付けと資本コストに与える因果効果を、パネルデータ分析と機械学習（勾配ブースティング、説明可能AI）を組み合わせて推定した。ESG債発行企業は格付け改善と資本コスト低減を達成することを実証し、特に移行リスク低減と開示品質向上が寄与する。説明可能AIにより、サステナビリティスコア、レバレッジ、債券満期が重要予測因子であることを明らかにした。

Chong Zhang

本論文は、クラウド・エッジ・エンドの分散アーキテクチャを採用し、IoTとAI技術を統合することで、企業の炭素排出データの自動集約、精密計算、インテリジェント分析を実現するデジタル管理プラットフォームを提案する。複数産業に適用可能な炭素会計モデルシステムを構築し、従来のデータ散在や基準不統一の問題を解決する。グリーン・低炭素転換のためのデジタルツールを提供する。