論文の概要: Artificial intelligence for Sustainable Energy: A Contextual Topic
Modeling and Content Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00828v1
- Date: Sat, 2 Oct 2021 15:51:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-05 15:36:42.988577
- Title: Artificial intelligence for Sustainable Energy: A Contextual Topic
Modeling and Content Analysis
- Title（参考訳）: 持続可能エネルギーのための人工知能:文脈的トピックモデリングとコンテンツ分析
- Authors: Tahereh Saheb, Mohammad Dehghani
- Abstract要約: LDA、BERT、Clusteringを組み合わせた新しいコンテキストトピックモデリングを提供する。
次に、これらの計算分析と関連する学術出版物のコンテンツ分析を組み合わせて、持続可能なAIに関する科学研究における主要な学術的話題、サブテーマ、および横断テーマを特定した。
我々の研究は、持続可能な建物、都市水管理のためのAIベースのDSS、気候人工知能、農業4、AIとIoTの融合、再生可能技術の評価を含む8つの主要なトピックを特定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Parallel to the rising debates over sustainable energy and artificial
intelligence solutions, the world is currently discussing the ethics of
artificial intelligence and its possible negative effects on society and the
environment. In these arguments, sustainable AI is proposed, which aims at
advancing the pathway toward sustainability, such as sustainable energy. In
this paper, we offered a novel contextual topic modeling combining LDA, BERT,
and Clustering. We then combined these computational analyses with content
analysis of related scientific publications to identify the main scholarly
topics, sub-themes, and cross-topic themes within scientific research on
sustainable AI in energy. Our research identified eight dominant topics
including sustainable buildings, AI-based DSSs for urban water management,
climate artificial intelligence, Agriculture 4, the convergence of AI with IoT,
AI-based evaluation of renewable technologies, smart campus and engineering
education, and AI-based optimization. We then recommended 14 potential future
research strands based on the observed theoretical gaps. Theoretically, this
analysis contributes to the existing literature on sustainable AI and
sustainable energy, and practically, it intends to act as a general guide for
energy engineers and scientists, AI scientists, and social scientists to widen
their knowledge of sustainability in AI and energy convergence research.
- Abstract（参考訳）: 持続可能なエネルギーと人工知能ソリューションに関する議論の高まりと並行して、世界は現在、人工知能の倫理と、社会と環境に対するネガティブな影響について議論している。
これらの議論では,持続可能エネルギーなどの持続可能エネルギーへの道筋を推し進めることを目的とした,持続可能なAIが提案されている。
本稿では,LDA,BERT,Clusteringを組み合わせた新しい文脈トピックモデリングを提案する。
次に、これらの計算分析と関連する学術出版物のコンテンツ分析を組み合わせて、持続可能なAIに関する科学研究における主要な学術的話題、サブテーマ、および横断テーマを特定した。
我々の研究は、持続可能な建物、都市水管理のためのAIベースのDSS、気候人工知能、農業4、AIとIoTの統合、AIベースの再生可能技術の評価、スマートキャンパスとエンジニアリング教育、AIベースの最適化を含む8つの主要なトピックを特定した。
その後, 観測された理論ギャップに基づいて, 14個の将来の研究ストランドを推薦した。
理論的には、この分析は持続可能なAIと持続可能なエネルギーに関する既存の文献に寄与し、実際は、エネルギー技術者、科学者、AI科学者、社会科学者がAIとエネルギー収束研究における持続可能性に関する知識を拡大するための一般的なガイドとして機能することを意図している。
関連論文リスト
- Present and Future of AI in Renewable Energy Domain : A Comprehensive Survey [0.0]
人工知能(AI)は、様々な産業におけるプロセスを合理化するための重要な手段となっている。
現代の電力システムの再生可能エネルギー(RE)を支援するため、9つのAIベースの戦略がここで特定されている。
この研究は、再生可能エネルギー生成にAI技術を使用すること、再生可能エネルギー予測にAIを活用すること、エネルギーシステムの最適化という3つの主要なトピックについても論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-22T04:36:09Z) - AI for social science and social science of AI: A Survey [47.5235291525383]
人工知能の最近の進歩は、人工知能の可能性を再考するきっかけとなった。
AIの人間的能力の増大は、社会科学研究にも注目されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-22T10:57:09Z) - Artificial Intelligence in Sustainable Vertical Farming [0.0]
持続可能な垂直農業におけるAIの役割を包括的に探求する。
このレビューは、機械学習、コンピュータビジョン、IoT(Internet of Things)、ロボット工学を含む、AIアプリケーションの現状を合成する。
この影響は、経済的な可能性、環境への影響の低減、食料安全保障の向上など、効率の向上を超えて拡大している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-17T22:15:41Z) - On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。
高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。
コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:16:41Z) - The Future of Fundamental Science Led by Generative Closed-Loop
Artificial Intelligence [67.70415658080121]
機械学習とAIの最近の進歩は、技術革新、製品開発、社会全体を破壊している。
AIは、科学的な実践とモデル発見のための高品質なデータの大規模なデータセットへのアクセスがより困難であるため、基礎科学にはあまり貢献していない。
ここでは、科学的な発見に対するAI駆動、自動化、クローズドループアプローチの側面を調査し、調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-09T21:16:56Z) - Artificial Intelligence for Real Sustainability? -- What is Artificial
Intelligence and Can it Help with the Sustainability Transformation? [0.0]
この記事では、AI技術を簡潔に説明し、分類し、理論化する。
そして、持続可能性に関する議論の観点から、その分析を政治的に文脈化する。
持続可能な社会へ進む上で、AIは小さな役割を担っている、と氏は主張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-15T15:40:00Z) - Human-Centered Responsible Artificial Intelligence: Current & Future
Trends [76.94037394832931]
近年、CHIコミュニティは人間中心のレスポンシブル人工知能の研究において著しい成長を遂げている。
この研究はすべて、人権と倫理に根ざしたまま、人類に利益をもたらすAIを開発し、AIの潜在的な害を減らすことを目的としている。
本研究グループでは,これらのトピックに関心のある学術・産業の研究者を集結させ,現在の研究動向と今後の研究動向を地図化することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-16T08:59:42Z) - Towards Sustainable Artificial Intelligence: An Overview of
Environmental Protection Uses and Issues [0.0]
本稿では,明日の生態学的課題に対応するエネルギー消費技術のパラドックスについて述べる。
これは、ユースケースや具体的な例を示すために、グリーンプレイヤー向けのAIから多くの例を引き合いに出している。
環境の次元は、AIの幅広い倫理的問題の一部であり、長期的にAIの持続可能性を保証するために不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-22T14:31:48Z) - Artificial Intelligence in Concrete Materials: A Scientometric View [77.34726150561087]
本章は, コンクリート材料用AI研究の主目的と知識構造を明らかにすることを目的としている。
まず、1990年から2020年にかけて発行された389の雑誌記事が、ウェブ・オブ・サイエンスから検索された。
キーワード共起分析やドキュメント共起分析などのサイエントメトリックツールを用いて,研究分野の特徴と特徴を定量化した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-17T18:24:56Z) - A Survey on AI Sustainability: Emerging Trends on Learning Algorithms
and Research Challenges [35.317637957059944]
我々は、AIの持続可能性問題に対処できる機械学習アプローチの大きなトレンドについてレビューする。
我々は、既存の研究の大きな限界を強調し、次世代の持続可能なAI技術を開発するための潜在的研究課題と方向性を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-08T09:38:35Z) - Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and
Stir" [76.44130385507894]
本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。
本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T17:57:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。