Biomimicry, big data and artificial intelligence for a dynamic climate change management policy regime

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Explores a novel AI-driven approach to climate policy design, offering a conceptual framework for adaptive governance.

🏢実務担当者:Highlights potential for automated policy adjustments based on real-time climate data, though implementation details are absent.

🏛政策担当者:Argues for dynamic policy regimes using AI to overcome static policy limitations; may inspire experimental regulatory sandboxes.

気候変動の悪影響は、常に直ちに識別できるわけではない。この動的な現象の影響を管理するには、伝統的でしばしば静的な政策対応メカニズムではなく、同様に動的な政策体制が求められる。伝統的な政策対応は、しばしば数年に及ぶこともある長期の協議プロセスの結果である。これにより、時代遅れの政策対応が生み出されることが頻繁にある。本章では、気候変動のような動的な擾乱に対応する、動的な政策・法律の策定および実施システムの開発を提案する。この提案は、長い年月にわたって絶えず進化してきた自然システムから引き出されている。提案されるアプローチは、バイオミミクリーのシステムレンズを用いており、自然システムからの教訓は、人工知能（AI）に依存するモデルを用いて模倣でき、ビッグデータの分析と学習を通じて変化を監視し、迅速なフィードバックループを活用して政策対応メカニズムをその後自己改善することができると主張する。このアプローチの下では、仮説的に、気候変動および関連するハザード、曝露、リスク、脆弱性に関するいくつかの主要指標を追跡し、気候変動を緩和および/または適応させるために実質的な政策変更を自動的に行うことができ、これにより伝統的な長期にわたる政策変更経路の落とし穴を回避できる。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The adverse impacts of climate change are not always immediately discernible. Managing the impacts of this dynamic phenomenon demands an equally dynamic policy regime instead of the traditional and often static policy response mechanisms. The traditional policy responses are often a result of long consultative processes sometimes stretching over several years. Frequently, this generates obsolete policy responses. In this chapter, we propose the development of a dynamic policy and legislation formulation and implementation system that respond to dynamic disturbances such as climate change. The proposal draws from natural systems that have been constantly evolving over aeons. The proposed approach uses the systems lens of biomimicry positing that lessons from natural systems can be mimicked using models that rely on artificial intelligence (AI) to monitor changes through analysing and learning from Big Data and utilising rapid feedback loops to subsequently self-improve policy response mechanisms. Hypothetically under this approach, some key indicators for climate change and related hazards, exposure, risks and vulnerability can be tracked and material policy changes automatically made to appropriately to mitigate and/or adapt to climate change thus avoiding the pitfalls of the traditional protracted policy change routes.

• openalex https://doi.org/10.14749/32380161first seen 2026-06-12 04:47:10 · last seen 2026-06-17 07:06:07