複雑社会システムの知的ガバナンス：持続可能なエネルギー転換のシミュレーションと予測のためのハイブリッドAI–システムダイナミクスモデル
Intelligent Governance of Complex Social Systems: A Hybrid AI–System Dynamics Model for the Simulation and Projection of Sustainable Energy Transition (原題)
Jun Wu, Bin Yang, Shengli Dai
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、中国のカーボンニュートラルに向けたエネルギー転換を事例に、AIとシステムダイナミクスを双方向に結合したハイブリッドAI-SDフレームワークを構築した。公理的SDがAIの学習に硬い制約を与え、AIの非線形補正がSD構造を修正する反復サイクルにより、歴史的再現と長期シナリオ外挿の両方で適応性を確認した。多政策シナリオは高い累積削減と社会コストの協調を示し、技術投資とエネルギーコストが感度の高い要因であることを明らかにした。
English
This paper builds a bidirectional hybrid AI–System Dynamics framework, using China's carbon-neutral energy transition as a proof-of-concept. An axiomatic SD system constrains AI learning while AI corrections reshape the SD structure iteratively, yielding good historical fit and long-term scenario extrapolation. A multi-policy synergy scenario shows high cumulative emission reduction with relatively coordinated social costs; technology investment and energy costs drive output sensitivity, while carbon pricing's contribution is scenario-dependent.
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SSBJ・GX推進機構・GX経済移行債など長期の移行政策設計が進む中、AIとシステムダイナミクスを組み合わせた政策シミュレーション手法は、日本のエネルギー・産業政策の長期シナリオ分析や移行リスク評価に応用可能な計算枠組みを提供する。
In the global GX context
As global disclosure regimes (ISSB, CSRD, TCFD) increasingly demand forward-looking transition plans, this hybrid AI-SD approach offers a computable framework for long-term scenario projection and policy sensitivity analysis, complementing qualitative transition-plan narratives with quantitative, uncertainty-aware modeling.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AIとメカニズムモデルを双方向結合する方法論は、エネルギー転換の長期シナリオ研究における新たな計算枠組みとして参考になる。
🏢実務担当者:炭素価格や技術投資の感度がシナリオ依存である点は、長期の移行計画・投資判断における不確実性管理に示唆を与える。
🏛政策担当者:多政策シナリオの協調効果と感度分析は、カーボンニュートラル政策の設計・優先順位付けに定量的な参考を提供する。
📄 Abstract（原文）
Amidst growing uncertainty regarding global sustainable development goals and the increasing complexity of social systems, accurately characterizing long-term transition processes driven by the interactions of multiple agents and factors remains a critical challenge. Using China’s energy transition toward carbon neutrality as a proof-of-concept case, this paper constructs a bidirectional coupling framework based on a hybrid Artificial Intelligence–System Dynamics (AI-SD) approach. Within this framework, an axiomatic SD formal system imposes hard constraints on the nonlinear learning processes of the AI, while the nonlinear corrections generated by the AI feed back to modify the system dynamics structure, thereby establishing an iterative cycle of structural constraints, data-driven corrections, and re-imposed structural constraints. Simulation results demonstrate that the hybrid AI-SD model exhibits good comprehensive adaptability in historical fitting and long-term scenario extrapolation, preserving the system feedback structure while characterizing certain nonlinear and time-delay features. The multi-policy synergy scenario, under the conditions set in this paper, shows a high cumulative emission reduction level and exhibits a relatively coordinated characteristic between emission reduction effects and comprehensive social costs. Model-based sensitivity and attribution analyses indicate that, within the defined parameter space, cumulative technology investment and energy cost conditions are associated with higher model output sensitivity; the contribution of carbon pricing shows a certain scenario dependence. This study provides a computable axiomatic framework for the deep integration of mechanistic models and data-driven approaches, and offers theoretical reference for long-term energy governance and complex system decision optimization under deep uncertainty.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3390/systems14101245first seen 2026-10-04 04:51:15
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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。