論文・プレプリント

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。

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。

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。

(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。

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…

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。