論文の概要: AI For Global Climate Cooperation 2023 Competition Proceedings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06951v1
- Date: Mon, 10 Jul 2023 20:05:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-23 12:37:54.962924
- Title: AI For Global Climate Cooperation 2023 Competition Proceedings
- Title（参考訳）: 世界気候協力のためのai2023コンペティション
- Authors: Yoshua Bengio, Prateek Gupta, Lu Li, Soham Phade, Sunil Srinivasa,
Andrew Williams, Tianyu Zhang, Yang Zhang, Stephan Zheng
- Abstract要約: 国際機関が国際気候協定の遵守を保証できない。
RICE-NはAIエージェントを使用した地域意思決定のモデリングをサポートする。
IAMは、これらの決定の気候・経済的な影響を未来にモデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.07135605362795
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The international community must collaborate to mitigate climate change and
sustain economic growth. However, collaboration is hard to achieve, partly
because no global authority can ensure compliance with international climate
agreements. Combining AI with climate-economic simulations offers a promising
solution to design international frameworks, including negotiation protocols
and climate agreements, that promote and incentivize collaboration. In
addition, these frameworks should also have policy goals fulfillment, and
sustained commitment, taking into account climate-economic dynamics and
strategic behaviors. These challenges require an interdisciplinary approach
across machine learning, economics, climate science, law, policy, ethics, and
other fields.
Towards this objective, we organized AI for Global Climate Cooperation, a
Mila competition in which teams submitted proposals and analyses of
international frameworks, based on (modifications of) RICE-N, an AI-driven
integrated assessment model (IAM). In particular, RICE-N supports modeling
regional decision-making using AI agents. Furthermore, the IAM then models the
climate-economic impact of those decisions into the future.
Whereas the first track focused only on performance metrics, the proposals
submitted to the second track were evaluated both quantitatively and
qualitatively. The quantitative evaluation focused on a combination of (i) the
degree of mitigation of global temperature rise and (ii) the increase in
economic productivity. On the other hand, an interdisciplinary panel of human
experts in law, policy, sociology, economics and environmental science,
evaluated the solutions qualitatively. In particular, the panel considered the
effectiveness, simplicity, feasibility, ethics, and notions of climate justice
of the protocols. In the third track, the participants were asked to critique
and improve RICE-N.
- Abstract（参考訳）: 国際社会は気候変動を緩和し、経済成長を維持するために協力しなくてはならない。
しかし、国際気候協定の遵守を保証する世界的な権威がないため、協力は困難である。
aiと気候経済シミュレーションを組み合わせることは、協力を促進しインセンティブを与える交渉プロトコルや気候協定など、国際的なフレームワークを設計するための有望なソリューションを提供する。
さらに、これらの枠組みは、気候経済のダイナミクスと戦略行動を考慮して、政策目標の達成と継続的なコミットメントも行なわなければならない。
これらの課題は、機械学習、経済学、気候科学、法律、政策、倫理、その他の分野にわたる学際的なアプローチを必要とする。
この目的に向けて、我々は、AI駆動統合アセスメントモデル(IAM)であるRICE-Nに基づいて、国際フレームワークの提案と分析を行うミラコンペティションであるGlobal Climate CooperationのためのAIを組織した。
特に、RICE-NはAIエージェントを使用した地域意思決定のモデリングをサポートする。
さらに、IAMはこれらの決定の気候・経済的な影響を未来にモデル化する。
第1トラックはパフォーマンス指標のみに焦点を当てていたが、第2トラックに提出された提案は定量的にも質的にも評価された。
組み合わせに焦点を当てた定量的評価
(i)世界的な気温上昇の緩和の程度
(ii)経済生産性の上昇。
一方,法学,政策学,社会学,経済学,環境科学における人間専門家の学際的パネルでは,その解を定性的に評価した。
特に、パネルは、プロトコルの有効性、単純さ、実現可能性、倫理、および気候の正義の概念を検討した。
第3トラックでは、参加者はRICE-Nの批判と改善を依頼された。
関連論文リスト
- Transforming the Hybrid Cloud for Emerging AI Workloads [81.15269563290326]
このホワイトペーパーでは、AIワークロードの複雑さの増大に対応するために、ハイブリッドクラウドシステムを変革することを想定している。
提案したフレームワークは、エネルギー効率、性能、コスト効率において重要な課題に対処する。
この共同イニシアチブは、ハイブリッドクラウドをセキュアで効率的で持続可能なプラットフォームとして確立することを目的としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-20T11:57:43Z) - Crafting desirable climate trajectories with RL explored socio-environmental simulations [3.554161433683967]
統合アセスメントモデル(IAM)は、社会、経済、環境シミュレーションを組み合わせて、潜在的な政策効果を予測する。
従来の解決法を置き換えるために強化学習(RL)を用いた最近の予備研究は、不確実でノイズの多いシナリオにおける意思決定において有望な結果を示している。
我々は、様々な利害関係者や国家間の複雑な相互作用の相互作用をモデル化するための予備分析として、複数の対話的RLエージェントを導入することにより、この研究を拡大する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T13:21:50Z) - Efficient Localized Adaptation of Neural Weather Forecasting: A Case Study in the MENA Region [62.09891513612252]
地域レベルのダウンストリームタスクに特化して、リミテッド・エリア・モデリングに焦点を合わせ、モデルをトレーニングします。
我々は,気象予報が水資源の管理,農業,極度の気象事象の影響軽減に重要であるという,気象学的課題からMENA地域を考察する。
本研究では,パラメータ効率のよい微調整手法,特にローランド適応(LoRA)とその変種を統合することの有効性を検証することを目的とした。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-11T19:31:56Z) - Improving International Climate Policy via Mutually Conditional Binding
Commitments [0.03499870393443267]
条件付きコミットメントメカニズムは、国際気候政策における条件付き協力の形式化を目的としている。
本稿では,AI4ClimateCooperationのメカニズムの概要と,その性能について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-26T15:53:26Z) - Improving International Climate Policy via Mutually Conditional Binding
Commitments [0.0]
本稿では,RICE-Nシミュレーションとマルチエージェント強化学習フレームワークの改良を提案する。
我々は、気候交渉をモデル化する際の様々な要因に対処する重要な強化の必要性を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-26T15:53:21Z) - AI4GCC-Team -- Below Sea Level: Score and Real World Relevance [3.6223658572137825]
RICE-N気候・経済シミュレーションにおける交渉プロトコルを提案する。
シミュレーション結果と代表濃度経路を比較することで,本手法の有効性を実証する。
我々は,我々の議定書の世界貿易機関のコンプライアンス,行政及び政治的実現可能性,倫理的懸念について分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-26T01:32:19Z) - AI for Global Climate Cooperation: Modeling Global Climate Negotiations,
Agreements, and Long-Term Cooperation in RICE-N [75.67460895629348]
n個の戦略エージェントによる気候変動緩和に関する長期的な協力は、複雑なゲーム理論の問題を引き起こす。
地球温暖化と経済をシミュレートするマルチリージョン統合アセスメントモデルであるRICE-Nを紹介する。
本稿では,多エージェント強化学習を用いて理性エージェントをRICE-Nで訓練する方法について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-15T04:38:06Z) - Analyzing Sustainability Reports Using Natural Language Processing [68.8204255655161]
近年、企業は環境への影響を緩和し、気候変動の状況に適応することを目指している。
これは、環境・社会・ガバナンス(ESG)の傘下にある様々な種類の気候リスクと暴露を網羅する、ますます徹底した報告を通じて報告されている。
本稿では,本稿で開発したツールと方法論について紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-03T21:22:42Z) - Dynamical Landscape and Multistability of a Climate Model [64.467612647225]
2つの気候モデルのうちの1つで第3の中間安定状態が見つかる。
我々のアプローチを組み合わせることで、海洋熱輸送とエントロピー生産の負のフィードバックが地球の気候の地形をどのように大きく変えるかを特定することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T15:31:38Z)
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。