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Integrating Fourth Industrial Revolution Technologies in Energy Geotechnics: AI–IoT Pathways to Resilient, Low-Carbon Infrastructure

エネルギー地盤工学における第4次産業革命技術の統合:AI–IoTによる強靭で低炭素なインフラへの道筋 (AI 翻訳)

Ali Asghar Firoozi, Ali Asghar Firoozi, Ali Asghar Firoozi, Ali Asghar Firoozi

Next research.📚 査読済 / ジャーナル2026-06-01#AI×ESG対象セクター: construction
DOI: 10.1016/j.nexres.2026.102057
原典: https://doi.org/10.1016/j.nexres.2026.102057

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、エネルギー地盤工学にAIとIoTを統合し、強靭で低炭素なインフラを実現する経路を探る。具体的な成果は不明だが、AI技術を活用したエネルギー地盤工学の新たな方向性を示唆している。

English

This paper explores the integration of AI and IoT in energy geotechnics to achieve resilient, low-carbon infrastructure. Specific findings are unavailable, but the title indicates a novel pathway for decarbonizing infrastructure through geotechnical applications.

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

日本では再生可能エネルギー施設の地盤評価や強靭インフラ整備が課題であり、本論文のAI–IoT統合は地盤モニタリング高度化に寄与する可能性があるが、abstract不明のため実務への示唆は限定的。

In the global GX context

Globally, energy geotechnics is critical for low-carbon infrastructure like offshore wind and CCS. This paper's AI-IoT pathway could enhance monitoring and resilience, though the lack of an abstract limits assessment of its contribution.

👥 読者別の含意

🔬研究者:This paper signals the convergence of AI-IoT with energy geotechnics for low-carbon infrastructure, inspiring new research directions.

🏢実務担当者:Practitioners in geotechnical engineering for renewable energy projects may find the AI-IoT integration approach useful for resilient infrastructure design.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。