Advanced Carbon Footprint Prediction Using Hybrid Machine Learning and Ai-Assisted Recommendations

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

🔬研究者:Researchers can examine the hybrid sensor-fusion and generative recommendation methodology for carbon footprint applications.

🏢実務担当者:The system could inspire corporate sustainability teams to develop internal tools for employee carbon footprint tracking and reduction.

二酸化炭素排出量の増加は気候変動の主要因として浮上しており、監視と緩和のためのスマートなメカニズムが求められている。本論文では、機械学習ベース、生成AIベース、およびIoTベースのデータ収集を統合した炭素フットプリント予測・推奨システムであるCarbonIQを紹介する。本システムは、センサータグが事前設定されたESP32が受信するユーザー活動ログとリアルタイムのセンサー値を利用する。炭素排出量の推定と予測にはガスセンサーが接続されている。提案手法は、ハイブリッドセンサーフュージョン機構を備えたランダムフォレスト回帰モデルを使用する。予測に加えて、生成AIモジュールにより、ユーザーの行動と過去の行動に基づいたパーソナライズされた炭素削減推奨を提供できる。本システムはまた、ランキングベースのフィードバックで最適化されており、これによりシステムへの関与が高まり、ユーザーが持続可能な実践へ前進することが促進される。提案戦略の有用性は、排出量予測と実行可能なステップの実施における重要な成果を示す実験結果によって検証できる。予測と推奨を単一の構造に組み込むことで、より良い意思決定が可能となり、持続可能性に対するよりデータ駆動型のソリューションを開発できる。二酸化炭素排出量の増加は気候変動の主要因として浮上しており、監視と緩和のためのスマートなメカニズムが求められている。本論文では、機械学習ベース、生成AIベース、およびIoTベースのデータ収集を統合した炭素フットプリント予測・推奨システムであるCarbonIQを紹介する。本システムは、センサータグが事前設定されたESP32が受信するユーザー活動ログとリアルタイムのセンサー値を利用する。炭素排出量の推定と予測にはガスセンサーが接続されている。提案手法は、ハイブリッドセンサーフュージョン機構を備えたランダムフォレスト回帰モデルを使用する。予測に加えて、生成AIモジュールにより、ユーザーの行動と過去の行動に基づいたパーソナライズされた炭素削減推奨を提供できる。本システムはまた、ランキングベースのフィードバックで最適化されており、これによりシステムへの関与が高まり、ユーザーが持続可能な実践へ前進することが促進される。提案戦略の有用性は、排出量予測と実行可能なステップの実施における重要な成果を示す実験結果によって検証できる。予測と推奨を単一の構造に組み込むことで、より良い意思決定が可能となり、持続可能性に対するよりデータ駆動型のソリューションを開発できる。

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。

Rising levels of carbon emissions have emerged as a key factor to climate change requiring smart mechanisms of monitoring and mitigation. In this paper, CarbonIQ, a machine learning-based, generative AI-based, and IoT-based data collection integrated carbon footprint prediction and recommendation system will be introduced. The system uses user activity logs and real-time sensor values received by an ESP32 which has been pre-configured with the sensor tags. Gassed to the carbon emission estimation and prediction is connected to gas sensors. The proposed approach uses the Random Forest regression model with a hybrid sensor-fusion mechanism. Besides prediction, a generative AI module allows giving personalized carbon reduction recommendations based on users' actions and their past actions. This system has also been optimized with ranking-based feedback, which will increase the engagement with the system and encourage users to move forward. sustainable practices. That the proposed strategy is useful can be validated with experimental results that demonstrate important outcomes in emissions prediction and taking actionable steps. Incorporating prediction and recommendation into a single structure, one would be able to make better decision. and develop more data- driven solutions to sustainability. Rising levels of carbon emissions have emerged as a key factor to climate change requiring smart mechanisms of monitoring and mitigation. In this paper, CarbonIQ, a machine learning-based, generative AI-based, and IoT-based data collection integrated carbon footprint prediction and recommendation system will be introduced. The system uses user activity logs and real-time sensor values received by an ESP32 which has been pre-configured with the sensor tags. Gassed to the carbon emission estimation and prediction is connected to gas sensors. The proposed approach uses the Random Forest regression model with a hybrid sensor-fusion mechanism. Besides prediction, a generative AI module allows giving personalized carbon reduction recommendations based on users' actions and their past actions. This system has also been optimized with ranking-based feedback, which will increase the engagement with the system and encourage users to move forward. sustainable practices. That the proposed strategy is useful can be validated with experimental results that demonstrate important outcomes in emissions prediction and taking actionable steps. Incorporating prediction and recommendation into a single structure, one would be able to make better decision. and develop more data- driven solutions to sustainability.

• openalex https://doi.org/10.47392/irjaeh.2026.0601first seen 2026-07-13 06:14:53