論文・プレプリント

Abbas N, Hao L, Ayoubi M

本研究は、浮体式洋上風力タービン（FOWT）に対する偽データ注入（FDI）攻撃を検出・補正するため、信頼性ゲート付きGRU（リカレントニューラルネットワーク）を用いたセキュア制御フレームワークを提案する。提案手法は、センサー予測の信頼性を評価し、攻撃を受けた測定値を補正することで、ロータ速度や発電電力の制御精度を向上させる。シミュレーションでは、攻撃検出精度97.27%を達成し、ロータ速度と発電電力のRMSEを26.96%低減した。

Rajeswari Kannan, Raj Firke, Shreya Bengle +1

本論文は、Apple Silicon（M4 Pro）上でのオープンソースLLM推論のエネルギー効率と炭素排出を評価するベンチマークフレームワークGreenBenchを提案する。実測により、単一ユーザー利用ではデータセンターGPU比で30〜40倍のエネルギー効率を達成し、モデルサイズと効率のトレードオフを明らかにした。

Krishna Rao, Andrew Dumit, Shaena Ulissi +7

PCFBenchは、製品カーボンフットプリント（PCF）推定を6つの独立評価可能なタスクに分解した初のベンチマーク。614項目の専門家ラベル付きデータで、分解・検索・オントロジー照合・数値抽出を評価する。8つの最先端LLMを検証し、段階的生成では精度が低下し、質量保存違反も多いことを示した。AIによるPCF推定の信頼性向上に貢献する。

Bilal M, Latif F, Hasnain M +3

本論文は、CO2回収用の金属有機構造体（MOF）設計における機械学習（ML）の役割を体系的にレビューする。プロセスレベル応用、機構的解釈モデル、物理的記述子、予測性能の4領域で最新モデルを評価し、機械学習原子間ポテンシャルが骨格柔軟性の重要性を明らかにした。強化学習やトランスフォーマーによる逆設計が有望で、物理情報に基づく記述子でR2=0.81-0.97を達成。今後の方向性はマルチスケール最適化と解釈可能な設計である。

Islam MS, Sarkar J

Eco-ITADは、オンプレミスでハードウェア診断を行い、S.M.A.R.T.テレメトリから健康スコアを算出し、DEFRA排出係数を用いてScope 3の回避排出量を算定するシステム。揮発メモリ上でコンプライアンス証明書を生成し、ストレージへの永続的書き込みを排除。50回の実行で平均0.322秒の高速処理を実現。

Karli Eka Setiawan, Marvel Martawidjaja, Hayyun Lisdiana

本研究は、太陽光パネルの故障を自動検出するためのCNNベースの画像分類手法を提案する。Kaggleの公開データセットを用いて6クラスの分類を行い、Inception-V3が91%の精度で最も優れていた。深層学習による太陽光パネルの保守・監視システムの実用化可能性を示す。

Xinxiu Liu

ESG格付けは資本市場で重要だが、開示データ量の増加が透明性データバイアスを引き起こし、格付けの信頼性を損なう可能性がある。本研究はインタビュー調査により、このバイアスの認識と影響、その原因（データ品質、収集プロセス、方法論）を明らかにした。AI（NLP含む）はデータ収集に有望だが、格付け機関での応用は未開拓であり、実践的な推奨事項を提供する。

Farinu Uthman, Philip Edward, Adekola Priscilla

本研究は、機械学習（ランダムフォレスト、LSTM、勾配ブースティング）を統合したハイブリッドモデルを開発し、植林プロジェクトの炭素吸収量と財務的収益性を予測する。衛星データ、土壌炭素、炭素クレジット価格、気候予測、コストデータを統合し、30年間の確率的予測を生成。熱帯の湿潤地域で高い炭素吸収が期待される一方、干ばつリスクが大きいことを示し、機械学習が従来法より予測誤差を40%以上削減することを実証。炭素クレジット価格が動的閾値を超える場…

Saeed Askary, Davood Askarany, Hassan Yazdifar +3

欧州18カ国を対象に、AI関連の環境認識、ESG報告の任意・義務導入のタイミング、CDP開示品質の関係を分析。義務報告はCDP開示品質をわずかに向上させるが、炭素強度への効果は一貫しない。AI認識と実際の開示品質の相関は弱く、認識と実践のギャップが明らかになった。CSRDやAI法の地域差を考慮した実装への示唆を提供。

Arpit Darbari

製造業向けに、CSRD/ESRS準拠、GHGプロトコルに基づく排出量算定、SDGs整合を統合したデジタルESGフレームワーク（UDEF）を提案。スマートメータリング、IIoT、クラウドEMS、AI支援意思決定を活用し、継続的なESGパフォーマンス測定を実現する。デジタルESG成熟度モデルも導入し、規制遵守と運用管理の橋渡しを目指す。

Nihad Isgandarov

本論文は、AI導入と脱炭素化の同時進行がもたらす複合的な経済変動のリスクを理論化し、測定する枠組みを提案する。イスガンダロフ適応移行理論（IATT）に基づき、8次元の脆弱性指標からなるイスガンダロフ移行脆弱性指数（ITFI）を開発。合成データによる実証で、指数の頑健性とシナリオ判別力を示し、マクロプルーデンスや移行リスク評価への応用可能性を提示する。

Makhrus Ali, Amin Zaki, Zain Nizam

本論文は、金融テクノロジーと持続可能性の交差点であるグリーンフィンテックの役割を検討し、デジタル決済、持続可能な投資プラットフォーム、気候リスク分析などの応用を分析。ビッグデータ、AI、ブロックチェーンが情報非対称性と取引コストを削減し、持続可能な金融への移行を加速することを示す。規制支援と制度的準備が有効性に重要と結論。

Hermanus, Davy Ronald

本研究は、都市全体のエネルギーガバナンスを強化するAI駆動の状況認識アーキテクチャを提案する。デジタルツインとマルチドローン検証を統合し、リスク優先の異常確認を実現。シミュレーションにより、誤検知率を16%から6%に低減し、状況認識指数を0.79から0.92に向上、応答遅延を50分から19分に短縮することを示した。

Pothin F

SBTiに参加した企業は、参加していない企業に比べて報告するScope 3カテゴリが4年以内に2.5増え、報告排出量も最初の2年間で0.3〜0.5ログポイント増加する。しかし、これは測定範囲の拡大による会計上の変化であり、実際の削減ではない。Scope 1には有意な変化は見られず、Scope 1+2の削減は再生可能エネルギー証書によるものが大きい。

CINAR U

石炭自然発火の早期検知において、ガス指標（Graham指数）と深層学習モデルを誤警報率を揃えて公平に比較するプロトコルを提案。シミュレーションと3鉱山の実データで検証し、Graham指数は誤警報率0.20以下では火災を検知できない一方、CO閾値は全3件を検知し中央値345時間のリードタイムを達成。注意LSTMは2件を検知した。

Man Luo, Yixuan Zhao

バイクシェアリングは低炭素都市モビリティの重要要素だが、新規ステーションの需要予測と公平な資源配分に課題がある。提案手法FairGINは、拡張シミュレーション学習、注意ベース知識転移、公平性最適化を統合したグラフニューラルネットワークで、冷開始問題と所得格差を同時に解決する。NYCとシアトルの実験で、予測精度を維持しつつ所得ベースの不公平を大幅に削減することを実証した。

Avuzwa Lerotholi, Ibidun Christiana Obagbuwa, Olaperi Okuboyejo

本論文は、機械学習と説明可能AI（XAI）を用いてESGリスクスコアを予測する手法を提案する。透明性の高い予測モデルを構築することで、投資家や企業がESG評価の根拠を理解できるようにする。南アフリカの研究機関からの発表であり、新興市場におけるESG評価の高度化に貢献する可能性がある。

Jinpeng Dai, Fanghui Lu, Riccardo Maddalena +2

本研究は、石灰石煆焼粘土セメント（LC3）の圧縮強度をCPO-XGBoost機械学習モデルで予測し、低炭素配合の最適化を図る。LC3はセメント製造のCO2排出削減に有効であり、建設分野の脱炭素に貢献する。データ駆動による材料設計は、持続可能な建設材料の普及を促進する。

Leyi Yan, Shuangning Li, Sihang Liu

AIエージェントのワークロードにおける炭素排出を特徴付け、期限柔軟性を活用したカーボンアウェアな実行スケジューリングを提案。OpenClaw上で動作するAgentDecarbonizerは、タスクの実行時間を推定し、低炭素時間帯や低炭素グリッドへの移行を考慮して排出を最大57.9%削減する。

Su W, Wang J, Tu M +1

本研究は、カーボン排出・炭素税・サプライチェーン在庫モデル（SCIM）の交差点を、Web of Scienceの3,359論文のメインパス分析（MPA）とAcerのVeroノートPCやEarthionプラットフォームなどの実践事例を通じて分析。グリーン物流、グリーン技術投資、循環経済など41の研究クラスターを特定し、学術と実務の橋渡しを図る。