論文の概要: A Deep Learning Analysis of Climate Change, Innovation, and Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13200v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 23:58:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 01:07:04.882315
• Title: A Deep Learning Analysis of Climate Change, Innovation, and Uncertainty
• Title（参考訳）: 気候変動・イノベーション・不確実性の深層学習分析
• Authors: Michael Barnett, William Brock, Lars Peter Hansen, Ruimeng Hu, Joseph Huang
• Abstract要約: 3種類の資本を持つ気候・経済の枠組みにおけるモデル不確実性の影響について検討した。 製造時に二酸化炭素を排出する「汚い」資本、「クリーン」資本は排ガスを発生しないが、当初は生産性が低い。 モデルの不確実性が最適決定や社会的評価に一級の影響があることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8780554521958965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the implications of model uncertainty in a climate-economics framework with three types of capital: "dirty" capital that produces carbon emissions when used for production, "clean" capital that generates no emissions but is initially less productive than dirty capital, and knowledge capital that increases with R\&D investment and leads to technological innovation in green sector productivity. To solve our high-dimensional, non-linear model framework we implement a neural-network-based global solution method. We show there are first-order impacts of model uncertainty on optimal decisions and social valuations in our integrated climate-economic-innovation framework. Accounting for interconnected uncertainty over climate dynamics, economic damages from climate change, and the arrival of a green technological change leads to substantial adjustments to investment in the different capital types in anticipation of technological change and the revelation of climate damage severity.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 生産時に炭素排出量を発生させる「汚れ」資本, 排ガスを発生しないが汚い資本よりも生産性が低い「クリーン」資本, 研究開発投資によって増大し, 温室効果ガス生産における技術革新につながる知識資本の3種類の資本を持つ気候経済枠組みにおけるモデル不確実性の影響について検討する。 高次元非線形モデルフレームワークを解決するために,ニューラルネットワークに基づくグローバルソリューション手法を実装した。 総合的な気候経済革新の枠組みにおいて,モデル不確実性が最適決定と社会的評価に与える影響を1次的に示す。 気候力学、気候変動による経済被害、グリーン・テクノロジー・チェンジの到来に関する相互関係の不確実性は、技術変化の予測と気候変動の深刻さの顕在化において、異なる資本タイプへの投資に対する実質的な調整に繋がる。

関連論文リスト

• Data Ecofeminism [0.0]
  ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)は環境に大きな影響を与えている。 この論文は、GenAIイノベーションレースの緊急再評価を求めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-16T11:47:50Z)
• From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate [69.05573887799203]
  この議論の多くは、大きな間接効果に対処することなく直接的影響に集中している。 本稿では,Jevonsのパラドックス問題がどのようにAIに適用され,効率向上がパラドックス的に消費増加を促すかを検討する。 これらの2次の影響を理解するには、ライフサイクルアセスメントと社会経済分析を組み合わせた学際的アプローチが必要であると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-27T22:45:06Z)
• 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)
• Boardwalk Empire: How Generative AI is Revolutionizing Economic Paradigms [0.0]
  深層生成モデル — 生成的および深層学習技術の統合 — は、既存のデータを分析することを越えて、新たなデータの作成に長けている。 設計、最適化、革新のサイクルを自動化することで、ジェネレーティブAIは、コア産業プロセスを変えようとしている。 金融セクターでは、リスクアセスメント、トレーディング戦略、予測を変革し、その大きな影響を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-19T20:57:16Z)
• Quantum Computing for Climate Resilience and Sustainability Challenges [0.23558144417896584]
  気候変動予測と持続可能な開発のための量子機械学習と最適化技術の適用について検討する。 最新の研究と開発を合成することにより、QCと量子機械学習がマルチインフラシステムを気候中立性に最適化する方法について強調する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T08:54:12Z)
• Leveraging AI for Climate Resilience in Africa: Challenges, Opportunities, and the Need for Collaboration [1.3744158081557412]
  本稿では,アフリカにおける気候変動適応と緩和におけるAIの役割について考察する。 キャパシティの構築、オープンソースのデータレポジトリの開発、コンテキスト対応で堅牢なAI駆動型気候ソリューションの作成に協力的なアプローチを提唱している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T14:05:22Z)
• Intelligent Agricultural Management Considering N$_2$O Emission and Climate Variability with Uncertainties [5.04035338843957]
  本研究では、農業において人工知能(AI)が作物の収量を増加させ、細管の使用と水処理を行い、硝酸塩の流出と温室効果ガスを減らす方法について検討した。 気候変動や農業知識の制限に直面するため、農業環境とAIエージェントの相互作用をモデル化するために、作物シミュレーターを用いた部分観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を用いる。 また,N$O排出を予測する機械学習(ML)モデルを開発し,これらの予測をシミュレータに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T22:29:40Z)
• 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)
• (Private)-Retroactive Carbon Pricing [(P)ReCaP]: A Market-based Approach for Climate Finance and Risk Assessment [64.83786252406105]
  Retrospective Social Cost of Carbon Updating (ReSCCU) は、実験的に測定された証拠を収集して制限を補正する新しいメカニズムである。 炭素税の文脈でReSCCUを実装するために,Retroactive Carbon Pricing (ReCaP)を提案する。 組織的リスクを緩和し、政府の関与を最小限に抑えるため、我々はPrivate ReCaP(Private ReCaP)予測市場を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T06:02:13Z)
• On the Opportunities and Risks of Foundation Models [256.61956234436553]
  これらのモデルの基礎モデルは、批判的に中心的だが不完全な性格を根底から立証するものです。 本報告では,基礎モデルの可能性とリスクについて概説する。 これらの疑問に対処するためには、基礎モデルに関する重要な研究の多くは、深い学際的なコラボレーションが必要であると信じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T17:50:08Z)
• Qlib: An AI-oriented Quantitative Investment Platform [86.8580406876954]
  AI技術は、量的投資システムに新たな課題を提起した。 Qlibは、その可能性の実現、研究の強化、定量的投資におけるAIテクノロジの価値の創造を目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-22T12:57:10Z)

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。