← 論文一覧に戻る

Multimodal Logistics Optimization Powered by AI for Green Hydrogen Export Corridors: An Internet of Energy Perspective on Morocco Europe Trade Routes

グリーン水素輸出回廊のためのAI活用マルチモーダル物流最適化：モロッコ・欧州貿易ルートにおけるエネルギーのインターネット視点 (AI 翻訳)

Raoua NACEIRI MRABTI

Materials Research Proceedings2026-01-01#AI×ESGOrigin: Global対象セクター: energy
DOI: 10.21741/9781644904091-94
原典: https://doi.org/10.21741/9781644904091-94

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、モロッコから欧州へのグリーン水素輸出における輸送経路最適化にAI手法を適用。機械学習を用いて道路・パイプライン・海上の3モードを分析し、パイプラインが最も低コスト・低排出であることを示した。モデルの精度は高く、実用可能性を示唆。

English

This paper applies AI-based optimization to green hydrogen export corridors from Morocco to Europe. Using machine learning on simulated data for road, pipeline, and sea transport, it finds that trans-Mediterranean pipelines are the most cost-effective and low-emission option, with high model accuracy (R²=0.985).

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

日本にとっては直接の関係は薄いが、AIを用いた水素サプライチェーン最適化の事例として、今後の国際水素貿易の設計や日本の水素戦略に示唆を与える可能性がある。

In the global GX context

This paper provides a data-driven framework for green hydrogen logistics optimization using AI, relevant for global energy transition discussions, especially for regions planning cross-border hydrogen trade.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Demonstrates AI/ML application in hydrogen logistics optimization, with potential for transferability to other regions.

🏢実務担当者:Offers insights on cost and emission trade-offs for hydrogen transport modes, useful for infrastructure planning.

🏛政策担当者:Highlights policy implications for supporting pipeline infrastructure to reduce hydrogen trade costs and emissions.

📄 抄録（日本語訳）

抄録。モロッコから欧州へのグリーン水素輸出には、効率的な輸送システムが必要である。本論文は、道路、パイプライン、海上輸送にわたるルートを最適化するAIベースの手法を試験する。我々は、ナドル・アルヘシラス、タンジェ・バルセロナ、カサブランカ・ロッテルダムの3つの回廊からの2,160時間のシミュレーションデータに機械学習を用いた。我々のルーティングアルゴリズムは100%の精度を達成した。コスト予測はR² = 0.985、平均絶対誤差0.11 €/トンを示した。ナドルからアルヘシラスへのパイプライン輸送は22.4 €/トンであり、ロッテルダムへの海上輸送62.8 €/トンより2.8倍安い。パイプラインの排出量も最も低く、0.09 kg 〖CO〗_2e/kg H_2であり、長距離海上ルートの0.25 kgと比較される。我々は、地中海横断パイプラインが、モロッコと欧州間の大規模水素貿易において最も費用対効果が高く、低排出の選択肢を提供すると結論付ける。

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。

📄 Abstract（原文）

Abstract. Green hydrogen exports from Morocco to Europe need efficient transport systems. This paper tests an AI based method to optimize routes across road, pipeline, and sea transport. We used machine learning on 2 160 hours of simulated data from three corridors: Nador Algeciras, Tanger Barcelona, and Casablanca Rotterdam. Our routing algorithm achieved 100% accuracy. Cost predictions showed R² = 0.985 with mean absolute error of 0.11 €/tonne. Pipeline transport from Nador to Algeciras costs 22.4 €/tonne, 2.8 times cheaper than maritime shipping to Rotterdam 62.8 €/tonne. Pipeline emissions are also lowest at 0.09 kg 〖CO〗_2e/kg H_2 compared to 0.25 kg for long maritime routes. We conclude that trans-Mediterranean pipelines offer the most cost effective and low emission option for large scale hydrogen trade between Morocco and Europe.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

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。