論文・プレプリント

Simon Utsu-Ingwu, Lloyd Endurance Ogbondamati

本研究は、洋上風力、波力、浮体式太陽光を統合したハイブリッドシステムを提案し、AIベースの予測制御（モデル予測制御と強化学習）によりエネルギー供給の平滑化とコスト削減を実現。シミュレーションでは、出力変動を抑制し、平均1567kWを維持、LCOEは13.84〜39.15 $/MWh、GHG削減は626.93トンと試算された。再生可能エネルギーの統合とAI制御の有効性を示す実証研究である。

Inyangala¹ A, Waswa¹ AK, Angeyo² HK

再生可能エネルギー技術やEVに不可欠な希土類元素（REE）の探査を目的に、ケニアのルリ炭酸塩岩コンプレックスで説明可能なスタック型アンサンブル機械学習を開発。地質・地球化学・放射能データを統合し、SVMとRFをベース学習器、XGBoostをメタ学習器とするモデルで95.6%の精度とROC-AUC 0.97を達成。SHAP分析によりTREOやLREE/HREE比などが重要予測因子と特定され、有望地域をマッピングした。

A Joy and Yasmin Shaik F

本論文は、AI開発と大規模展開が環境に与える影響（エネルギー消費、炭素排出、水使用、電子廃棄物、鉱物採掘）を批判的に検討する。2024年のデータセンター電力消費は415TWhに達し、AIワークロードは2025年に50%急増、2030年には945〜1300TWhに達すると予測。グリーンAIの緩和戦略（アルゴリズム効率化、再生可能エネルギー調達、炭素認識スケジューリング、透明な報告基準）を評価し、即時のシステム的持続可能性介入を提言する。

Fiona Lippert, Andrew Gerald Barr, Marcos Herreras-Giralda +7

温室効果ガス（GHG）リトリーバルは計算コストの高い物理モデルに依存し、リアルタイム処理が困難。本研究では、ニューラルネットワークによるエミュレータを開発し、Sentinel-5ミッションのXCO2・XCH4リトリーバルを高速化。ハイブリッド手法が精度と速度のバランスに優れ、高排出シナリオでも堅牢であることを示した。

Esther Curtin, Kerry A. Brown, Elizabeth McGill +3

AI対応の健康・ウェルビーイングアプリのレシピ205件の温室効果ガス排出量をライフサイクルアセスメントデータを用いて定量化。植物性レシピの排出量が最も低く、赤肉レシピは魚介類や鶏肉の4倍以上。夕食の多くが高排出で、LLMの改善が必要。

Zeeshan, Mohammad

Scope3Scoutは、16のエージェントからなるマルチエージェントアーキテクチャを用いて、ESGおよびCSRDサプライチェーンコンプライアンス検証を自動化するプラットフォームです。サプライヤーデータの検証を自動化し、TinyFishアクセラレータのファイナリストに選ばれました。AIを活用したESG評価と開示対応の新たなアプローチを示しています。

LEKBIR, DJAMEL

EU ETSの約1,900のドイツ施設を対象に、ダブル/デバイアス機械学習と因果フォレストを用いて施設レベルの不均一な処理効果を推定し、予算制約下で補償を最適に配分する枠組みを提案。中国の排出権取引パイロットで検証し、均一な補償ルールよりも削減と厚生の両方で優れることを示す。政策含意として、ドイツ気候変動基金やEU社会気候基金、ETS2の設計に直接貢献する。

Kashaf

本レビューは、環境汚染と気候変動に対処する自然基盤ソリューションとしてのスマート植栽を概説する。戦略的な植物配置とデジタル技術（AI、センサー、リモートセンシング）を統合し、大気汚染物質の削減、炭素貯留、都市微気候の改善を目指す。最適条件下で汚染指標の20〜30%削減の可能性を示すが、実効性は種や環境条件に依存する。

Cristian Valentin Hapenciuc, Daniela Mihaela NEAMTU, Teodora Cajvan +1

本研究は、金融ニュースのテキストデータにFinBERTを適用し、ESGナラティブが市場ボラティリティに与える影響を分析。東欧のテック・エネルギー・銀行セクターを対象に、ESGがリスク要因から価値要因へと変化した「レジームシフト」の兆候を発見。テクノロジー資産が伝統的な指標からデカップリングする「デジタルレジリエンス」効果も示唆。

Ke W

本論文は、環境モニタリングをESG・ネットゼロ政策下の協働ガバナンス基盤と捉え、量子最適化と量子機械学習を組み合わせた「量子インテリジェンス（QI）」が、データから意思決定、継続的改善に至る閉ループを再形成する可能性を探る。半導体排出、産業廃水、都市PM2.5、炭素インベントリの4事例を通じ、QIがガバナンスサイクル短縮や部門間連携向上に寄与することを示す。

(著者不明)

本論文は、IoTとBIプラットフォームを統合することで、物流企業のScope 3排出量の報告精度が40%向上することを示す。ガバナンスの観点からデータ統合の重要性を強調し、炭素追跡と廃棄物削減の新たな可能性を提示する。

Sina Rostami, Muhammad Bilal, Mehrdad Taghipour

本スコーピングレビューは、手術室の電力消費と炭素排出を削減する技術・運用戦略を体系的に整理し、AI駆動管理システムを含む既存手法を評価。運動エネルギー回収の方法論的ギャップを特定し、AI対応エネルギー回収スマートフロアという新概念を提案する。

Sharif M, Seker H

都市部のラストマイル物流における電動自転車の充電インフラ最適化のため、文脈認識型マルチエージェント深層強化学習（CAMA-DRL）を提案。配送事業者、充電ステーション運営者、フリートプランナー、環境規制当局の4エージェントが協調し、リアルタイムの需要・電池残量・再生可能エネルギー・交通状況を考慮する。ロンドン都市シミュレーションで、ルールベース比でCO2排出42%削減、フリート稼働率28%向上などを達成。

Vrcelj Z, Sandanayake MS

建設業界におけるAI活用は予測や監視に留まらず、意思決定への変換が重要である。本論文は統治された意思決定変換の枠組みを提案し、34件の研究をレビューした。実証は限定的だが、AI支援の洞察が権威と説明責任を得る条件を理論化している。

Bérard, Cedric

本スナップショットは、39か国72万以上の変電所を対象に、NAM分類フィルターを用いたポートフォリオ配分が5つのベースラインを上回る期待回避損失NPVを達成することを実証。参照セルで全ベースラインを支配し、多重比較補正後も有意。LPと整数解のギャップは小さく、再現性スクリプトを提供。

Paul Foulquier, Ryma Haddad, Ali Assem Mahmoud +4

本論文は、機械学習を用いて複雑・高エントロピー合金の設計を効率化し、低炭素エネルギー用途（原子力、高温電解など）向けの保護コーティング開発を加速する。フランスのDIADEMプロジェクトの取り組みを紹介し、AI駆動のPVDプロセスで合金組成と耐食性の関係をモデル化。実験によりその精度と実現可能性を示した。

Adrian Friday, Abdessalam Elhabbash, Ignatius Ezeani +3

本巻は、2026年9月に英国ランカスター大学で開催された低炭素コンピューティングに関する国際ワークショップの論文集である。炭素計測・報告、持続可能なソフトウェア工学、省エネルギー計算、カーボンアウェアシステム、ハードウェアの長寿命化、組み込み炭素、循環型コンピューティング、持続可能なAIなど、コンピューティングに伴う温室効果ガス排出削減に関する幅広いトピックを扱う。査読付きの論文とライトニングトークの抄録が収録されている。

Bora DK

本レビューは、グリーン水素製造におけるPEM電解槽の大規模プラント管理に焦点を当て、デジタルツイン技術の限界を指摘する。受動的なデジタルツインは制御ループを自律的に閉じることができず、予測から行動までの遅延が30〜120分に及ぶ。これを解決するため、従来のDCS、デジタルツイン、AI意思決定層の3層構造と5つのAIアルゴリズムモジュールを提案し、研究課題と技術成熟度を評価する。

ABIR MAH, Paul B

水素電動航空機の概念設計において、空力・推進・熱管理・構造の4分野を統合したAI加速型MDOフレームワークを提案。物理情報ニューラルネットワーク（PINN）サロゲートをNSGA-II最適化ループ内で用い、MTOW・航続距離・熱管理抵抗のパレートトレードオフを高速探索する。既存デモ機（HY4、Do228、ZEROe）の公開データでベンチマークを構築し、再現性を重視したオープンソース設計を提示している。

ALPSALAZ, Feyyaz, Aslan, Emrah, Özüpak, Yıldırım +1

本リポジトリは、ハイブリッド再生可能エネルギー貯蔵システムにおける電力損失予測とエネルギー効率評価のための、説明可能なマルチタスクLSTM-GRUフレームワークのコードとデータセットを提供する。前処理、スライディングウィンドウ、モデル開発、SHAP/LIMEによる説明可能性分析を含む。再現性を重視した公開リソースである。