論文・プレプリント

Zhang Q, Sheng S, Liu T

地理分散型AI推論の資源配分を、サービス維持を優先しつつ炭素と水のトレードオフを可視化する二段階辞書式フレームワークを提案。実トレースで26,392リクエストを解析し、水制約が炭素排出に与える影響を定量化。再現可能なベンチマークと資源管理インターフェースを提供。

C D, VISMAYA, V P, ANAMIKA, JURIYA, FATHIMA +2

データセンターの廃熱回収にAIとIoTを統合したフレームワークを提案。センサーで運用データを監視し、ランダムフォレスト回帰で将来の熱発生を予測、最適な熱利用先を推奨する。エネルギー効率向上、冷却コスト削減、炭素排出削減を目指す。

Thing-Yuan Chang, Chien-Chih Chen, Chin-Hsien Hsu +2

食品サプライチェーンのCO2排出量は年間137億トンに上るが、正確なPCF推定は多くのメーカーにとって困難。本研究は、公開データを統合し、GMMクラスタリングと機械学習回帰を組み合わせたフレームワークを提案。3,933サンプルで検証し、単一モデルより高精度で、LCAに代わるスケーラブルな手法を示した。

Paul Kron

本論文は、大規模言語モデル（LLM）のクエリあたりの炭素コストをライフサイクル分析と温室効果ガス排出の観点から推定し、将来世代への環境影響を金銭換算して約0.4ドル/クエリ（約10gCO2eq/クエリ）と算出した。トークン数に大きな不確実性があるものの、AI利用が惑星の健康に与える影響を認識するための枠組みを提供する。

Jacopo Ghirri, Carlos Rodriguez-Pardo, Lara Aleluia Reis +1

深層学習を用いてEU27か国の部門別CO2排出を2030年まで予測。現行トレンドではEU全体で目標を35%超過し、620Mtの不足が生じると推定。電力部門は再生可能エネルギー転換で進展する一方、モビリティ部門は構造的な停滞が続き、2030年には総排出の3分の1以上を占める。政策の野心と実施のギャップを埋める追加対策の必要性を強調。

Hasan Tutar

本論文は、機械学習を拡張した分位回帰を用いて、OECD諸国におけるグリーンイノベーションと再生可能エネルギー移行の関係を分析する。線形パネルモデルの限界を超え、異なる分位点での不均一な効果を捉えることで、政策含意をより精緻に導出する。再生可能エネルギー導入の促進要因としてのグリーンイノベーションの役割を実証的に示す。

(著者不明)

本論文は自然言語処理（NLP）を用いて企業のグリーンウォッシュを自動検出する手法を提案・評価する。ESG報告書やプレスリリースなどのテキスト分析により、実際の環境パフォーマンスと主張の乖離を識別する。AIとESG評価の交差領域に位置し、開示の信頼性向上に貢献する。

Mitch D

本論文は、AI駆動デジタルツインと電力系統資産管理を統合したOptimTwinフレームワークを提案し、長期的な系統投資計画を支援する。IRENA FlexToolと深層ニューラルネットワーク代理モデルを用い、IEEE/NREL 118バス系統で評価した結果、ライフサイクルコストを考慮した計画が高比率の変動再エネ導入と投資指標の改善を両立できることを示した。保守から計画へのパラダイム転換を提示する。

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。