A Comprehensive Framework for Energy Decision‐Making Toward Achieving Net Zero by 2050 Using Machine Learning

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

🔬研究者:ML-based forecasting approach offers a template for long-term energy modeling.

🏢実務担当者:Emissions gap analysis can inform corporate transition planning.

🏛政策担当者:Framework highlights insufficiency of current policies; deeper systemic change needed.

今世紀半ばまでのネットゼロ排出達成は、国際的に承認された閾値内に地球温暖化を抑え、気候変動の最も深刻な影響を回避するために不可欠である。本研究は、脱炭素コミットメントの下での国家電力構成の長期的な変遷を予測するための、政策に基づく機械学習（ML）ベースの予測フレームワークを提示する。多様化を追求するエネルギー集約型経済の代表的事例としてアラブ首長国連邦（UAE）を用い、歴史データ（1985〜2021年）と教師ありMLモデルを統合して、発電源の変化、CO 2 排出量、および2050年までの気温トレンドを予測する。結果は構造的変革を明らかにする：化石燃料は2021年の発電量の94%から2049年には49%へ減少し、一方で再生可能エネルギーと原子力はそれぞれ39%と6.1%に上昇する。これらの移行により、エネルギー関連のCO 2 排出量は92%削減され、地表温度上昇率は約0.0415°C/年から約0.0283°C/年へと32%減速すると予測される。しかし、理想的なネットゼロ経路との比較は、持続的なギャップを浮き彫りにする：2050年までの排出レベルは、目標基準値を約3,000万トン上回ったままである。この乖離は、現在の取り組みが有意な気候便益をもたらす一方で、完全な脱炭素化には不十分であることを強調する。これらの知見は、クリーン技術の導入加速、送電網の近代化、需要側効率の向上を含む、より深いシステム変革の必要性を強調する。国の政策シグナルを定量的かつ再現可能なフレームワークに組み込むことで、本研究は戦略的エネルギー計画と長期的な気候緩和のための実践可能な洞察を提供する。

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。

Achieving net‐zero emissions by mid‐century is essential to limit global warming within internationally endorsed thresholds and avert the most acute consequences of climate change. This study presents a policy‐anchored, machine learning (ML)–based forecasting framework to project the long‐term evolution of a national electricity mix under decarbonization commitments. Using the United Arab Emirates (UAE) as a representative case of an energy‐intensive economy pursuing diversification, we integrate historical data (1985–2021) with supervised ML models to forecast shifts in generation sources, CO 2 emissions, and temperature trends through 2050. Results reveal a structural transformation: fossil fuels decline from 94% of electricity generation in 2021 to 49% by 2049, while renewables and nuclear rise to 39% and 6.1%, respectively. These transitions drive a projected 92% reduction in energy‐related CO 2 emissions and a 32% slowdown in the rate of surface temperature increase—from ~0.0415°C/year to ~0.0283°C/year. However, comparison with an idealized net‐zero pathway highlights a persistent gap: emissions levels by 2050 remain nearly 30 million tonnes above the target benchmark. This divergence underscores that while current efforts yield significant climate benefits, they are insufficient for full decarbonization. The findings emphasize the need for deeper systemic change, including accelerated clean technology deployment, grid modernization, and enhanced demand‐side efficiency. By embedding national policy signals into a quantitative and reproducible framework, the study offers actionable insights for strategic energy planning and long‐term climate mitigation.

• semanticscholar https://doi.org/10.1155/er/6692535first seen 2026-05-15 17:46:07 · last seen 2026-08-15 05:21:25