AI-driven real-time carbon footprint tracking and autonomous reduction for sustainable enterprises

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

🔬研究者:Demonstrates state-of-the-art AI methods for real-time carbon accounting, with rigorous evaluation across diverse organizations.

🏢実務担当者:Provides a template for integrating IoT and ERP data to improve emission tracking accuracy and support operational reduction decisions.

🏛政策担当者:Highlights the potential of AI-driven monitoring for enhancing disclosure reliability, but also the need for robust causal verification.

企業のカーボン報告における現在の実務は、定期的な排出インベントリと断片的なデータストリームに大きく依存している。その結果、排出の要因は、迅速な対応行動を可能にするほど速くは検出されない。本稿では、施設のIoTテレメトリ、ERPイベントログ、系統炭素強度フィード、および任意で衛星プロキシを組み込んだ、ニアリアルタイムのカーボンインテリジェンスパイプラインを構築し検証する。これにより、Scope 1-2排出量を1時間未満の粒度でニアリアルタイムに推定し、関連する削減行動の推奨を行う。本システムは、アテンションベースのマルチモーダル融合、較正された不確実性を備えたTransformer、CNN、BiLSTM予測器のアンサンブル、および排出量・コスト・運用中断のバランスを取る多目的最適化器（PSOとシミュレーテッドアニーリング改良を備えたNSGA-III）を使用する。SHAPとLIMEは、主要な予測因子と推奨行動について監査対応可能な説明を提供する。4セクターの247組織を対象とした18ヶ月のマッチドペア観察評価（2023年1月～2024年6月）では、提案手法を従来の四半期会計ベースラインと比較した。提案パイプラインは、検証済み排出量との一致がより強かった（MAPE 3.2%対18.7%、RMSE 0.087対0.524 tCO2e、Pearson r 0.94～0.97）。マッチドベースライン比較では、推奨行動を実施したサイトは平均的に検証済み排出原単位が低い傾向にあったが、結果は依然として生産構成、需要変動、実施の厳格さ、データ品質の影響を受けていた。推定ROIなどの経済的影響も、因果帰属を伴わない観察比較から導出されている。全体として、この知見は、説明可能で時間分解された排出インテリジェンスが企業の脱炭素計画と運用モニタリングを支援し得ることを示唆している。

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。

Current practice in enterprise carbon reporting is heavily dependent on periodic emissions inventories and disconnected data streams. As a result, drivers of emissions are not detected quickly enough to enable responsive action. Here we build and validate a near-real-time carbon-intelligence pipeline that incorporates facility IoT telemetry, ERP event logs, grid carbon-intensity feeds, and optionally satellite proxies, for near-real-time estimation of Scope 1-2 emissions at sub-hourly granularity and associated recommendations for abatement actions. The system uses attention-based multimodal fusion, an ensemble of Transformer, CNN, and BiLSTM predictors with calibrated uncertainty, and a multi-objective optimizer (NSGA-III with PSO and simulated-annealing refinement) that balances emissions, cost, and operational disruption. SHAP and LIME provide audit-ready explanations for key predictors and recommended actions. An 18-month matched-pair observational evaluation (January 2023–June 2024) across 247 organizations in four sectors compared the proposed approach with conventional quarterly accounting baselines. The proposed pipeline showed stronger agreement with verified emissions (MAPE 3.2% vs. 18.7%; RMSE 0.087 vs. 0.524 tCO 2 e; Pearson r 0.94–0.97). On matched baseline comparisons, sites implementing recommended actions tended to have lower verified emission intensity on average, though results were still impacted by production mix, demand variation, implementation rigor and data quality. Economic impacts, such as estimated ROI, are also derived from observational comparisons without causal attribution. Overall, the findings suggest that explainable and time-resolved emissions intelligence may support enterprise decarbonization planning and operational monitoring.

• openalex https://doi.org/10.1016/j.esr.2026.102293first seen 2026-06-23 05:41:42