Intelligent management platform architecture based on spatiotemporal graph networks and multi-modal anomaly identification under low-carbon constraints
低炭素制約下における時空間グラフネットワークとマルチモーダル異常識別に基づくインテリジェント管理プラットフォームアーキテクチャ (AI 翻訳)
Yan Liang
🤖 gxceed AI 要約
日本語
低炭素目標下の生態ガバナンスにおいて、多源データの統合と異常排出の識別を目的としたインテリジェント管理プラットフォームを提案。エッジクラウド連携、時空間グラフネットワーク、マルチモーダル異常検出、多目的最適化を組み合わせ、状態認識からフィードバックまでの閉ループを実現。生態ガバナンスのスマート化・低炭素化を支援する。
English
This paper proposes an intelligent management platform architecture for ecological governance under low-carbon constraints. It integrates edge-cloud collaboration, spatiotemporal graph networks, multi-modal anomaly detection, and multi-objective optimization to enable standardized data access, abnormal emission identification, and governance task scheduling. The platform forms a closed-loop process from state perception to feedback update, supporting intelligent and low-carbon ecological governance.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本ではSSBJ開示やカーボン・アカウンティングの高度化が進む中、本提案の時空間グラフによる排出異常検知は、工場や地域単位の排出モニタリングに応用可能。特に、複数事業所の排出データ統合や異常検知は、Scope 1・2の精度向上に寄与し、開示データの信頼性強化に役立つ。
In the global GX context
Globally, as ISSB and CSRD push for more accurate emissions reporting, this architecture offers a data-driven approach to monitor and verify emissions in real time. The integration of multi-source data and anomaly detection can enhance the credibility of disclosed information, supporting transition finance and climate risk assessment.
👥 読者別の含意
🔬研究者:時空間グラフネットワークと異常検出を排出モニタリングに適用する新規性を評価し、実データでの検証が次の課題。
🏢実務担当者:排出データの統合・異常検知による開示精度向上と、低炭素運用のためのプラットフォーム設計の参考になる。
🏛政策担当者:地域レベルの排出監視とガバナンスのデジタル化は、政策の実効性評価に有用。
📄 Abstract（原文）
In response to the problems such as high coupling degree of multi-source heterogeneous data, complex spatiotemporal correlations, difficulty in depicting the evolution mechanism of abnormal emissions, and the discreteness of control response links in the ecological governance system under the low-carbon goal, an intelligent control platform architecture for ecological governance modernization is proposed. The platform adopts edge-cloud collaboration technology, builds a monitoring unit graph model, a unified encoding mechanism for multi-source data, and a low-carbon constraint mapping method, to achieve standardized access, spatiotemporal alignment, and fusion processing of sensing monitoring data, emission data, meteorological data, and equipment operation data. At the model layer, an ecological state propagation and estimation model is established based on the spatiotemporal graph network, multi-modal feature fusion and abnormal scoring functions are used to identify abnormal emissions, and multi-objective optimization algorithms are used to complete the scheduling of governance tasks under low-carbon constraints. The platform further combines the stream-batch integrated processing link and the model service orchestration mechanism to form a closed-loop technical process of state perception, risk warning, scheduling solution, and feedback update, which can provide support for the intelligent, low-carbon, and engineering implementation of ecological governance.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1117/12.3121462first seen 2026-08-16 04:58:38
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。