論文の概要: Towards AI-driven Integrative Emissions Monitoring & Management for Nature-Based Climate Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11566v1
• Date: Sun, 17 Dec 2023 21:55:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 18:34:53.364460
• Title: Towards AI-driven Integrative Emissions Monitoring & Management for Nature-Based Climate Solutions
• Title（参考訳）: 自然環境におけるAI駆動型統合的エミッションモニタリングと管理を目指して
• Authors: Olamide Oladeji, Seyed Shahabeddin Mousavi
• Abstract要約: 本稿では,AIを活用した統合的・包括的意思決定支援のための新しい枠組みを提案する。 異なる要素ではなく、フレームワークの要素間でデータと分析結果の交換が大きな価値をもたらすと仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: AI has been proposed as an important tool to support several efforts related to nature-based climate solutions such as the detection of wildfires that affect forests and vegetation-based offsets. While this and other use-cases provide important demonstrative value of the power of AI in climate change mitigation, such efforts have typically been undertaken in silos, without awareness of the integrative nature of real-world climate policy-making. In this paper, we propose a novel overarching framework for AI-aided integrated and comprehensive decision support for various aspects of nature-based climate decision-making. Focusing on vegetation-based solutions such as forests, we demonstrate how different AI-aided decision support models such as AI-aided wildfire detection, AI-aided vegetation carbon stock assessment, reversal risk mitigation, and disaster response planning can be integrated into a comprehensive framework. Rather than being disparate elements, we posit that the exchange of data and analytical results across elements of the framework, and careful mitigation of uncertainty propagation will provide tremendous value relative to the status-quo for real-world climate policy-making.
• Abstract（参考訳）: AIは、森林や植生に基づくオフセットに影響を与える山火事の検出など、自然に基づく気候ソリューションに関連するいくつかの取り組みを支援する重要なツールとして提案されている。 この他のユースケースは、気候変動の緩和においてAIの力の重要な実証的価値を提供するが、そのような取り組みは、現実の気候政策の統合的な性質を意識せずにサイロで行われてきた。 本稿では,自然的気候意思決定のさまざまな側面に対する,ai支援による総合的総合的・総合的な意思決定支援のための新しい包括的枠組みを提案する。 森林などの植生ベースのソリューションに着目し,ai支援ワイルドファイア検出,ai支援植生炭素ストックアセスメント,リバースリスク緩和,災害対応計画といったai支援意思決定支援モデルが,総合的な枠組みに統合可能であることを示す。 異質な要素ではなく、フレームワークの要素間でのデータ交換や分析結果の交換、不確実性伝播の慎重な緩和は、現実の気候政策における現状に対する大きな価値をもたらすと仮定する。

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