論文の概要: Explore the possibility of advancing climate negotiations on the basis
of regional trade organizations: A study based on RICE-N
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14226v1
- Date: Wed, 26 Jul 2023 14:48:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 12:10:03.455477
- Title: Explore the possibility of advancing climate negotiations on the basis
of regional trade organizations: A study based on RICE-N
- Title（参考訳）: 地域貿易組織に基づく気候交渉の進展の可能性を探る:RICE-Nに基づく研究
- Authors: Wubo Dai
- Abstract要約: RICE-Nモデルに基づくこの研究は、既存の貿易グループに基づく気候交渉へのアプローチを提案した。
深層学習は、気候交渉に新たな理論的支援を提供する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Climate issues have become more and more important now. Although global
governments have made some progress, we are still facing the truth that the
prospect of international cooperation is not clear at present. Due to the
limitations of the Integrated assessment models (IAMs) model, it is difficult
to simulate the dynamic negotiation process. Therefore, using deep learning to
build a new agents based model (ABM) might can provide new theoretical support
for climate negotiations. Building on the RICE-N model, this work proposed an
approach to climate negotiations based on existing trade groups. Simulation
results show that the scheme has a good prospect.
- Abstract（参考訳）: 気候問題は今ますます重要になっている。
世界各国政府は何らかの進展を遂げているが、現在、国際協力の見通しが明確でない事実に直面している。
統合評価モデル(IAM)モデルの限界のため,動的交渉プロセスのシミュレーションは困難である。
したがって、深層学習を用いて新しいエージェントベースモデル(ABM)を構築することで、気候交渉に新たな理論的支援を提供することができる。
RICE-Nモデルに基づいて、既存の貿易グループに基づく気候交渉へのアプローチを提案した。
シミュレーションの結果,このスキームは有望であることが判明した。
関連論文リスト
- 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) - Arabic Mini-ClimateGPT : A Climate Change and Sustainability Tailored
Arabic LLM [77.17254959695218]
ChatGPTやBardのような大規模言語モデル(LLM)は、優れた会話能力を示し、幅広いNLPタスクに優れています。
我々は,オープンソースのLLM上に構築され,アラビア語データセットClima500-Instructの対話型命令チューニングに特化して微調整された軽量のアラビア語ミニクリメートGPTを提案する。
本モデルは,ChatGPTによる評価において,88.3%の症例において,ベースラインLLMを上回った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T22:04:07Z) - 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) - Dynamic Grouping for Climate Change Negotiation: Facilitating
Cooperation and Balancing Interests through Effective Strategies [9.724269599288748]
我々は,グループ形成と更新,グループ内交渉,グループ間交渉という3段階のプロセスを開発する。
本モデルは,グローバルな気候変動目標を達成するために,様々な利害関係者間の効率的かつ効果的な協力を促進する。
我々は、気候変動対策に関する国際協力を促進するための有望なアプローチとして、RIS-Nフレームワーク内での交渉モデルを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-26T01:34:43Z) - AI For Global Climate Cooperation 2023 Competition Proceedings [77.07135605362795]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-10T20:05:42Z) - 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) - Toward Foundation Models for Earth Monitoring: Proposal for a Climate
Change Benchmark [95.19070157520633]
近年の自己スーパービジョンの進歩は、大量の教師なしデータ上で大規模なニューラルネットワークを事前訓練することで、下流タスクの一般化が著しく増加することを示している。
基礎モデルとして最近作られたそのようなモデルは、自然言語処理の分野に転換してきた。
気候変動に関連する様々な下流タスクからなる新しいベンチマークを開発することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-01T15:38:19Z) - 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。