A Predictive Analytics Framework for Data-Driven Sustainability in Reducing Energy Consumption and Carbon Footprint Across Urban Infrastructure

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

🔬研究者:Provides a coherent theoretical framework for integrating AI/ML into urban sustainability, with a validation design for empirical testing.

🏢実務担当者:Offers a structured approach for urban planners and sustainability teams to leverage predictive analytics for energy and carbon reduction.

🏛政策担当者:Highlights the need for interpretable analytics in policy-making and provides a model for aligning analytical outputs with SDGs and climate targets.

急速な都市化は、建築環境のエネルギー需要と炭素強度を激化させ、都市を世界の脱炭素化努力の中心に位置づけている。予測分析、機械学習、ユビキタスセンシングは現在、前例のない量の都市エネルギー・データを生み出しているが、それらの測定可能な消費量と排出量の削減への変換は、断片的で、不透明で、意思決定との結びつきが弱いままである。本論文は、都市インフラ全体にわたってデータ駆動型の持続可能性を運用化する統合的予測分析フレームワークを開発する。都市建築エネルギー・モデリング、スマートグリッド分析、デジタルツイン、説明可能な人工知能に関する最近の学術研究の構造化された統合に基づき、このフレームワークは、データ取得とセンシング、データ統合とガバナンス、予測モデリング、説明可能性と信頼、最適化と意思決定支援、および分析出力を政策および運用上の行動に結び付ける継続的フィードバックループという、相互に依存する6つの層として構成されている。このフレームワークは、解釈可能性を任意の改良ではなく制度的採用の前提条件として扱い、埋め込み型炭素会計を下流に付加するのではなく分析パイプライン内に組み込み、分析目標を持続可能な開発目標、特に手頃な価格のクリーンエネルギー、持続可能な都市、強靱なインフラ、気候行動に関する目標に明示的に整合させる。提案された検証設計が特定され、候補となるデータソース、比較モデリングパイプライン、評価プロトコル、および結果フィードバックを伴う段階的展開で構成され、それにより、概念的貢献が捏造された結果に頼ることなく経験的にテストできるようにしている。本論文は、技術的予測をガバナンスに結び付ける一貫した理論的足場を提供し、データ品質、相互運用性、プライバシー、信頼に関連する永続的な障壁を明確にし、証拠に基づく、透明で、公平な都市の脱炭素化のための研究課題を明確に述べている。

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。

Rapid urbanization has intensified the energy demand and carbon intensity of the built environment, positioning cities at the center of global decarbonization efforts. Although predictive analytics, machine learning, and ubiquitous sensing now generate unprecedented volumes of urban energy data, their translation into measurable reductions in consumption and emissions remain fragmented, opaque, and weakly connected to decision-making. This paper develops an integrative predictive analytics framework that operationalizes data-driven sustainability across urban infrastructure. Grounded in a structured synthesis of recent scholarship on urban building energy modelling, smart-grid analytics, digital twins, and explainable artificial intelligence, the framework is organized as six interdependent layers: data acquisition and sensing, data integration and governance, predictive modelling, explainability and trust, optimization and decision support, and a continuous feedback loop linking analytical outputs to policy and operational action. The framework treats interpretability not as an optional refinement but as a precondition for institutional uptake, embedded carbon accounting within the analytical pipeline rather than appending it downstream and explicitly aligns analytical objectives with the Sustainable Development Goals, particularly those concerning affordable clean energy, sustainable cities, resilient infrastructure, and climate action. A proposed validation design is specified, comprising candidate data sources, a comparative modelling pipeline, an evaluation protocol, and a staged deployment with outcome feedback, so that the conceptual contribution can be empirically tested without recourse to fabricated results. The paper contributes a coherent theoretical scaffolding that connects technical prediction to governance, clarifies persistent barriers related to data quality, interoperability, privacy, and trust, and articulates a research agenda for evidence-based, transparent, and equitable urban decarbonization.

• openalex https://doi.org/10.70917/ijcisim-2026-2680first seen 2026-07-15 05:11:52