論文・プレプリント

Hui Mao, Benyan Tan, Ribesh Khanal +2

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いて、新エネルギー電力価格の市場化改革における太陽光発電企業、電力網企業、政府の三者間の戦略選択を分析する。進化ゲームモデルとLLMのセマンティック解析を組み合わせ、市場価格変動や技術コストなどの要因が協力的な系統連系に与える影響を明らかにする。中国の江蘇省と湖北省の実データに基づき、政策立案と企業意思決定に資する理論的基盤を提供する。

Yuanshang Ji, Bin He, Sheng Yu +1

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を活用した製品設計プロセスにおいて、製造段階の炭素排出量を予測する手法を提案する。防振プラットフォームを事例として、設計初期におけるカーボンフットプリントの定量化が可能であることを示す。設計段階での環境影響評価を効率化し、低炭素設計を促進する。

Sonali R. Kanthe, Shruti A. Nikalje, Mahesh S. Hol +3

本論文は、個人のカーボンフットプリントを測定・削減するためのAI搭載トラッカーを提案する。システムは計算機、グリーンチャットボット、AR可視化、レポート生成の4モジュールから構成され、日常活動の入力から標準排出係数に基づき排出量を推定する。実験ではAIガイダンスと可視化が持続可能な行動への意識向上に有効であることが示された。

Xiang-Bo Tang, You-Wei Huang, Han Su

中国農業の正味炭素吸収源を予測する機械学習モデルを構築し、駆動要因を分析。有効灌漑面積が最も重要な要因で、炭素吸収・土壌炭素吸収源に影響。政府の炭素排出削減計画に示唆を与える。

Ming Li, Jun Wang, Xihang Li +3

本論文は、低炭素制約下での部品製造におけるフレキシブル工程計画問題に対し、ハイブリッド鯨最適化アルゴリズム（HWOA）を提案する。製造工程の炭素排出量を削減しつつ生産効率を維持する方法を模索しており、GX分野でのAI活用事例となる。

Sun J, Wenxiang Peng

本研究は、中国の越境電子商取引総合試験区の政策を自然実験として、ダブル機械学習を用いてデジタル貿易が汚染抑制・炭素削減（PCCM）に与える影響を分析。2011～2023年の中国280都市のパネルデータにより、デジタル貿易が技術革新・産業のスマート化・市民参加を通じてPCCMを有意に促進することを発見。政府の新たな生産性重視やデジタル政府構築が効果を強化する一方、環境規制強化は抑制効果をもたらす。

Komal Bamugade and Archana Jadhav

本論文は、気候変動モデリングと予測におけるAI（機械学習、深層学習等）の活用を体系的にレビュー。特にカーボンフットプリントの高精度算出や気候パターン理解への応用可能性を示す。データ品質や解釈可能性などの課題も指摘し、政策立案者や環境ステークホルダーへの実践的示唆を提供。

Changyi Weng, Zhenghua Shu, Jueying Qian +2

中国ETSの拡大に伴い、信頼性の高い排出データが不可欠となる中、材料ベースと煙道ガスベースの排出量の比率を利用した異常検知フレームワークを提案。Hartigan's dip testとRandom Forestを組み合わせ、セメント工場の15分間隔データで評価し、94.7%の異常期間を検出した。

emilywang0525-ui

本リリースは、中国省級鉄道運行のカーボンフットプリント算定・予測のための機械学習コードをアーカイブ。アンサンブルモデルによるスクリーニング、SSPシナリオに基づく将来予測、不確実性診断を実施。データやモデル成果物は別途Zenodoに収録。

(著者不明)

本研究は、衛星と地上観測、機械学習、生態プロセスモデリングを統合することで、森林炭素吸収源の計測精度を向上させる手法を提案している。これにより、より正確な炭素収支の推定が可能となり、気候変動対策に貢献する。

Erlin Jin, Yang Bai, Dongning Feng +2

この研究は、DeepSeek大規模言語モデルを用いた自動コード生成により、マングローブ林のブルーカーボン貯蔵量を推定する統合フレームワーク（DPA）を開発した。リモートセンシングデータを処理し、92.13%の精度でマングローブ面積を抽出。全バイオマス平均146.33 t/ha、土壌炭素が全体の88.6%を占め、総炭素貯蔵量は28,299.28 tCと算出。DPAフレームワークは手動コーディング作業を30-50%削減した。

Amayrol Zakaria, Shamila Azman, Khairul Anuar Mat Saad +2

本稿は、港湾の脱炭素化におけるAI応用戦略を系統的レビューにより整理。PRISMAと計量書誌分析を用いて、文献の特徴と研究動向を明らかにした。港湾運営の効率化や排出削減に寄与するAI技術の可能性を示す。

Ali Asghar Firoozi, Ali Asghar Firoozi, Ali Asghar Firoozi +1

本論文は、エネルギー地盤工学にAIとIoTを統合し、強靭で低炭素なインフラを実現する経路を探る。具体的な成果は不明だが、AI技術を活用したエネルギー地盤工学の新たな方向性を示唆している。

Guanghan Song, Xuejiao Miao, Yujie Lu

本論文は、低炭素建設の最適化を目的として、セマンティックオントロジーとハイブリッドインテリジェンスを組み合わせたフレームワークを提案する。AI技術を活用し、建設プロセスにおける炭素排出削減を効率的に実現する手法を示している。

Bingbing Guo, Yujie Jiao, Fengling Zhang +3

本研究では、圧縮強度と塩化物イオン拡散係数を制約条件とし、炭素排出量とコストを最小化する多目的最適化フレームワークを提案。深層ニューラルネットワークとテキスト拡張深層学習モデルを用いて各指標を予測し、NSGA-IIとTOPSISで最適解を得た。低炭素原料を使用した場合、炭素排出量20.35%、コスト12.18%削減を達成。香港-珠海-マカオ大橋の実ケースではそれぞれ17.34%、3.00%削減を示した。

Joanna Rosak-Szyrocka

Scopusデータベースから765件の文献を収集し、ビブリオメトリクス分析によりESG報告におけるAIの役割を調査。キーワード共起分析、Ishikawa図、Pareto-Lorenz分析を用いて主要テーマと集中度を明らかにし、機械学習と自然言語処理が非構造化データ分析に重要であることを示した。規制圧力とステークホルダー期待がAI導入の主な推進力であり、AIを中核とするESG報告の概念モデルを提案する。

Haoyuan Deng, Yihong Zhou, Thomas Morstyn +1

本論文は、分散型エネルギーリソース（DER）の協調制御のために、教師あり強化学習（SRL）フレームワークを提案。教師あり学習による事前学習とオフライン・オンラインRLによる微調整の2段階で、従来手法を上回るコスト効率を達成。DERの不確実性対応に有効で、送電網の脱炭素化に寄与する。

(著者不明)

本論文は、機械学習を用いて中国農業の純炭素吸収量を予測するモデルを構築し、その駆動要因を分析した。多様なデータソースを統合し、農業活動からの炭素吸収・排出を推定。結果は農業慣行の最適化による炭素吸収促進・排出削減に示唆を与える。

Mahmood Mazin Ali Mahmood, Keng Wai Chan

本系統的レビューは、2012年から2025年までの41の研究を分析し、機械学習、IoT、BIMを統合した再エネ技術の有効性を評価。太陽光発電による電気代35～64%削減、ML予測モデルでR2=0.989の精度を報告。実時間センサー統合や多気候データセットの不足などの研究ギャップを指摘し、ネットゼロエネルギー建築への道筋を示す。

Yadav A.

ANN（人工ニューラルネットワーク）とファジーISMを組み合わせ、製造サプライチェーンにおけるネットゼロ排出導入のドライバーを評価する。AI×ESG領域の研究。