Role of Artificial Intelligence in Hydrogen-Based Green Energy Technologies

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

🔬研究者:Provides a comprehensive overview of AI applications across the hydrogen value chain, identifying optimization and forecasting opportunities for future research.

🏢実務担当者:Highlights AI tools for improving efficiency and cost-effectiveness in hydrogen production, storage, and distribution, useful for energy companies investing in green hydrogen.

🏛政策担当者:Demonstrates the enabling role of AI in hydrogen technology, supporting policies that integrate digital innovation into national hydrogen strategies.

人工知能（AI）は、水素バリューチェーン全体における効率性、持続可能性、およびシステム統合のレベルを向上させることにより、水素ベースのグリーンエネルギー技術の開発における主要な促進要因となっている。ライフサイクル分析の報告によれば、廃棄物ポリマーやバイオマスベースのガス化と炭素回収を組み合わせた他の水素経路は、標準的な蒸気メタン改質と比較して環境影響を低減している。AIモデリングと最適化は、プロセスの効率向上、再生可能電力の統合、輸送ロジスティクス、および環境影響評価を通じてこれらを補完する。AIベースの予測と制御の助けを借りて、再生可能エネルギー駆動の電解システムにおける間欠性と市場の不確実性を低減でき、これにより水素を費用対効果の高い割合で生産できる。AIは、中央集権的および分散的レベルの両方で、インテリジェントなエネルギー管理、系統安定性、および技術経済的最適化を提供するために使用される。さらに、AIは予測保全、安全性、最適な地下貯蔵、および燃料電池における水素の容量と応用を拡大する。これらのすべての進展により、AIは拡張可能で、回復力があり、低炭素の水素エネルギーサービスの中核的なデジタル基盤として位置づけられる。

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。

Artificial Intelligence (AI) has turned out to be a major facilitator in the development of hydrogen-based green energy technologies by enhancing efficiency, level of sustainability and integration of the system at the hydrogen value chain level. Life cycle analysis reports indicate that other hydrogen routes, such as waste polymer and biomass-based gasification combined with carbon capture have reduced environmental effects as compared to standard steam methane reforming. The AI modeling and optimization complement them by increasing the efficiency of the processes, integration of renewable electricity, transport logistics, and evaluation of the environmental impact. With the help of AI-based forecasting and control, intermittency and market uncertainty can be reduced in renewable-powered electrolysis systems thus hydrogen can be produced at a cost-effective rate. The AI is used to provide intelligent energy management, grid stability, and techno-economic optimization at both centralized and decentralized levels. Moreover, AI increases the hydrogen capacity and application in predictive maintenance, safety, optimum underground storage, and fuel cell. All these developments put AI as a key digital foundation of scalable, resilient and low-carbon hydrogen energy services.

• semanticscholar https://journals.icapsr.com/index.php/aeai/article/download/432/751first seen 2026-06-21 05:52:31 · last seen 2026-08-11 05:02:36