論文・プレプリント

Yu Xing, Siyuan Zou, Guohua Liu

本論文は、中国7つの地域パイロット炭素市場における価格予測のための機械学習アンサンブルフレームワークを提案する。XGBoost、LightGBM、Random Forestを加重統合し、多様な説明変数を用いて高い予測精度（R² 0.92超）を達成。排出枠売却タイミングや洋上風力のコスト評価など実務応用も示し、断片化された炭素市場における情報構造不確実性の管理に貢献する。

Zesen Wang, Lijuan Lan, Yonggang Li +1

本論文は、カーボン排出時系列データの不足を解消するため、TriHead-GANというTransformerベースの敵対的生成ネットワークを提案。トリプルヘッド識別器が分布の真正性、変数間依存関係、時間的平滑性を同時に監視し、合成データの品質を向上。中国・米国の公共データセットで高い性能を示し、下流の予測精度も改善。

Xin-song Ma, Ren-wei Zhang

本研究は、グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いたマルチスケール適応モデルを提案し、炭素価格の予測を行う。炭素市場における価格変動の複雑なパターンを捉える能力を示す。

H. Liao, Chang-Yi Kao, K. Ang

スマートファブ向けSSbDフレームワーク：ゼロトラスト環境でプロフェッショナルプロキシが稼働。FMLとTEEにより、データ主権を維持しつつCBAM等の規制遵守を自動化する5段階リレー方式を実装。半導体サプライチェーンのガバナンスボトルネック解消に貢献。

Na Du, Baoyi Liu, Ao Gong +4

深層強化学習を用いて、炭素回収・貯留と炭素取引を組み込んだ地域統合エネルギーシステムの最適運用手法を提案。動的な炭素価格変動に対応可能で、経済性と環境性を両立する。シミュレーションによりコスト削減と排出削減効果を実証。

Huan Liu, Shaojun Bai

本研究は企業のESG報告書に多次元テキスト分析を適用し、ESGパフォーマンスの高い企業が特有の言語パターンを示すかを検証する。NLP手法を用いて開示テキストの質と企業業績の関係を明らかにし、サステナビリティ評価への応用可能性を示す。

Zhaoshuai Dang

本データセットは、中国の湖北省、広東省、北京市、上海市の地域炭素市場の価格データを収録。AMST-Pyraformerと呼ばれるマルチスケール時系列モデルを用いた炭素価格予測に使用される。多変量・単変量予測実験に対応。

Ahmed A. A. Abdel-Wareth, Ahmed A. Ahmed, Mohamed O. Taqi +2

気候変動と資源枯渇の中で、畜産の持続可能性向上にAI（機械学習、センサー技術等）が果たす役割を体系的にレビュー。温室効果ガス削減、飼料効率改善、疾病予防、福祉向上などへの応用を整理し、データ駆動型農場管理の可能性と課題を提示する。

Han-Teng Liao, Chang-Yi Kao

CBAM（国境炭素調整）の施行に向け、グローバル半導体・石油化学バリューチェーンにおけるデータ主権と規制透明性の両立を図る。国際データスペース（IDSA）フレームワークを基盤に、SBTiやSafe-and-Sustainable-by-Design（SSbD）要件を統合したRegTechアーキテクチャを提案。台北・ペナン回廊を事例に、デジタルプロダクトパスポート（DPP）とAgentic AIによる自律コンプライアンスが、グリーンファイ…

Qina Zhu, Shanshan Jiang, A. Du

2010-2022年の中国A株企業2630社のデータを用い、AIがESGパフォーマンスを向上させることを実証。情報処理理論に基づき、グリーンイノベーション率向上、価格設定力向上、代理コスト低減の3チャネルを通じたメカニズムを解明。技術集約型・非高汚染・競争激しい産業で効果が顕著であり、外部資本市場の融資環境が効果を強化する。

K. Umer, Sajjad Ahmad, I. Raisani +5

本研究は、AIを活用した金融と持続可能なパフォーマンスの関係における透明性の影響を検討。アンケート調査に基づき、透明性がAI金融の持続可能性への正の影響を強化することを示す。AIガバナンスとサステナブルファイナンスの実践に示唆。

Wenze Wu, Mei Sun, Mark Goh

本研究は中国A株製造企業の年次報告書のテキスト分析により、サプライチェーンデジタル化（SCD）と企業のグリーン移行（CGT）の指数を構築し、SCDがCGTを有意に促進することを実証した。メカニズム分析では、グリーン継続的イノベーション、サプライチェーン安定性、資金調達制約が媒介効果を持つことを示した。また、気候政策の不確実性が低い地域やグリーンファイナンス改革実験区、国有企業で効果が顕著である。

Marina Nazir, Marina Nazir, Minhas Akbar +2

本論文は、人工知能と環境デジタル化が気候リスクの緩和と持続可能な発展にどのように貢献するかを、地政学的不確実性の文脈で探求する。AI技術を活用した気候リスク評価と適応戦略の可能性を検討し、政策立案への示唆を提供する。

Shukai Zhang, Chengzhi Yu, Shuang Liang

本研究は、街路の活性度と低炭素性能の調整を都市再生の課題と捉え、マルチソースデータと解釈可能な機械学習を用いた診断フレームワークを提案。成都市の事例分析により、活性度と低炭素性能は空間的に不均一でしばしばミスマッチが生じること、調整された状態は個別指標の最大化ではなくバランスの取れた環境条件に依存することを明らかにした。

Abdul Rehman, Suyang Zhou, Sheeraz Iqbal +3

本論文は、低炭素CCHPシステム向けに適応型量子インスパイア深層強化学習（AQ-DRLMO）フレームワークを提案。二酸化炭素排出量40.08%削減、一次エネルギー34.04%節約、コスト24.44%削減を実現。量子進化アルゴリズムにより遺伝的アルゴリズム比67.3%高速な収束。デジタルツインとカーボンフロー追跡を統合。シミュレーションに基づく実証。

Rency Dayne Duque, John Rein Vinuya, Kristenz Mingoy +2

フィリピンのパンパンガ州において、AIを活用したフードロス削減プラットフォーム「Cravely」を設計・開発。食品事業者が余剰食品を割引価格で再分配し、購入によるメタン排出削減量を推定する。ユーザビリティと有効性で高評価を得た。

Human Sciences Research Council

本章では、従来の静的で時間のかかる政策策定プロセスに代わり、自然システムから着想を得た動的な政策策定・実施システムを提案。AIとビッグデータを用いて気候変動指標を監視し、フィードバックループで政策を自動更新する。

NOUNANGNONHOU CT, DIDAVI KBA, AZA-GNANDJI MR

本論文は、CEEMDANとVMDの二重分解およびGRU-Attentionを用いたハイブリッド深層学習モデル（B6）を提案し、7つの風力発電所のデータで評価した。1時間、4時間、24時間先予測において、従来手法と比較してMAEとRMSEを25-35%削減し、100MWグリッドの予備力要件を26-30%低減することを示した。

Maataoui, Wijdane El, Abounada, Abdelouahed

本論文は、風力発電システムにおいて仮想同期発電機(VSG)の制御を深層ニューラルネットワーク(DNN)で完全に置き換える手法を提案。従来のVSG制御と比較して、周波数・電圧安定性の向上、有効電力追従の改善、および高調波歪率(THD)を0.04%に低減（従来0.51%）する成果を得た。再エネ系统の知的制御へのAI応用の可能性を示す。

Somasundaram, Deepa, Krishnamoorthy, N., Anand, J. Vijay +3

本論文は、LSTMによる時空間需要予測、GA-PSOによる多目的最適化、深層強化学習による適応的レジリエンスを統合したAI駆動型EV充電ステーション配置フレームワークを提案する。評価の結果、従来手法と比較してレジリエンス指数0.92、移動距離54%削減、設置コスト16%削減、ピークグリッド依存度18%低減を達成した。