論文・プレプリント

Kara S.

本稿はライフサイクル工学（LCE）がネットゼロ目標達成にどのように貢献できるかを論じる。LCEは製品・プロセスの全段階での環境負荷低減を可能にし、企業の脱炭素戦略に重要な枠組みを提供する。

M. D R, S. S, S. M +3

本論文は、LSTMネットワークを用いて都市グリッドの短期的な炭素強度（CI）を予測するAIフレームワークを提案する。予測値をCarbon Score Indexに変換することで、産業施設が低CI運転ウィンドウを特定し、排出量を15%以上削減できることを実証した。従来手法と比較して22〜30%の性能向上を示し、軽量深層学習が持続可能な都市エネルギーシステムに貢献する可能性を示す。

Sawsan El-Zahr, Noa Zilberman

本論文は、交通流のカーボンフットプリントを計測から排出量推定へと評価する手法を提示する。交通分野の脱炭素化に関する実証的な知見を提供する。

Suzuki S.

本稿は、時間変動するCO2排出係数を考慮した戸建住宅の脱炭素手法を提案する。動的な排出係数を用いることで、より正確な炭素勘定と効果的な脱炭素戦略が可能となる。住宅部門の排出削減に貢献する。

Ibrahim U.A.

本論文は、マルチモーダルデータを活用したAIベースのMRVシステムを提案し、ネットゼロ排出目標の達成を支援する。スケーラブルな手法により、企業や政府の排出量算定・報告プロセスを効率化し、透明性を高める可能性を示唆している。

Mousavi S.

本研究は、第二世代バイオプラスチックを住宅建築に活用し、エンボディードカーボンと運用カーボンの両方を削減することで、ネットゼロエミッションに近づける可能性を探る。ニューヨーク州を対象に、材料の炭素排出量評価と建物全体のライフサイクル分析を行う。

N. Giridharan, Dhayanithi V, S. S +1

本論文は、複数の組織データ（エネルギー消費、従業員通勤、サプライチェーン等）を統合し、AIによる自動検証と推定でカーボンフットプリントとESG報告を実現するプラットフォームを提案。評価では従来手法より高精度で一貫性のある推定を確認し、ダッシュボードと予測分析により戦略的意思決定を支援する。